课程内容与实操案例
利用已标注的客户反馈训练文本分类模型，掌握训练测试划分、TF-IDF特征、Logistic Regression和Pipeline，使用Precision、Recall、F1及混淆矩阵检查效果。处理低置信度结果，接入人工复核并完成模型更新与独立样本验收，不展开复杂深度学习。 四门课程按OCR识别、规则整理、机器学习分类、语义检索递进；各门配套起始代码和样例数据，已有Python及数据库知识作为前置，不重复教授Excel操作、采集与桌面打包。
利用已标注的客户反馈训练文本分类模型，掌握训练测试划分、TF-IDF特征、Logistic Regression和Pipeline，使用Precision、Recall、F1及混淆矩阵检查效果。处理低置信度结果，接入人工复核并完成模型更新与独立样本验收，不展开复杂深度学习。 四门课程按OCR识别、规则整理、机器学习分类、语义检索递进；各门配套起始代码和样例数据，已有Python及数据库知识作为前置，不重复教授Excel操作、采集与桌面打包。
利用已标注的客户反馈训练文本分类模型，掌握训练测试划分、TF-IDF特征、Logistic Regression和Pipeline，使用Precision、Recall、F1及混淆矩阵检查效果。处理低置信度结果，接入人工复核并完成模型更新与独立样本验收，不展开复杂深度学习。 四门课程按OCR识别、规则整理、机器学习分类、语义检索递进；各门配套起始代码和样例数据，已有Python及数据库知识作为前置，不重复教授Excel操作、采集与桌面打包。