人工智能与机器学习算法实验教学系统介绍及云端编程优势
1。产品简介人工智能和机器学习算法实验教学系统是一种教学工具，旨在教师和学生帮助学生学习和练习人工智能和机器学习算法。以及帮助教师组成实验课程，执行实验内容，评估实验结果并分析实验质量。同时，学生还可以使用该系统来研究和练习与人工智能和机器学习有关的课程，并逐渐掌握相关的技术知识和应用知识。
适用的专业和课程：适用于数字经济，金融技术以及大数据管理和应用等专业，匹配课程，例如“金融技术”，“数字经济”，“机器学习算法”和“大数据分析”。
2。产品优势
1。云编程：系统是B/S体系结构，无需安装和部署环境。您只需要打开URL即可执行实验。它包括三个帐户权限：教师，学生和管理人员。它不会限制学生的数量和教师人数，并且可以轻松实现云编程。
2。项目综合：不少于30个实验项目，包括人工智能的引入，机器学习模型评估，监督机器学习算法，无监督的机器学习算法和机器学习算法应用程序和其他模块项目。此外，该系统还具有诸如实时节省，提示正确答案和智能评分之类的功能。
3.数据管理：培训项目具有内置的实验课程资源PPT，演示视频等，它们与教师和学生随时使用和观看。对于常用的模型，教师可以无需编写代码即可直接导入模型。
4.课程管理：教师可以自己创建课程，例如上传MOOC课程，视频，文档和其他学习资源，以供学生独立学习。系统实验概述可以显示学生的实验时间，实验持续时间，实验平均得分，实验记录查询并查看每个实验报告。
5。评估管理：该系统具有丰富的实验评估问题，它还支持教师自己设置评估内容并自行建立评估内容，并自己构建测试问题。
6.视觉数据委员会：平台考试数据统计，学生得分分布分析，每月平均在线学习时间，学生实验课程评估评分趋势图，本月对全面学习热情的实验课程，流行的理论课程的排名，学术高级学生的排名，等等。
3。显示一些实验项目
随机森林算法模型
k-邻居模型
BP神经网络模型
天真的贝叶斯模型
K-均值聚类分析
信用卡用户聚类分析
算法
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信用卡欺诈 -Smote余额样本
借款人信用风险评估 - 机器学习算法
分析信用卡客户的消费行为 -RFM模型
4。项目演示
此案是从“信用卡用户群集分析 - 群集分析结果的客户肖像摘要”中选择的。
0.1项目背景
0.2过程演示
0.3提出了结果
5。公司资料
Anhui 云教育技术
https://img2.baidu.com/it/u=1777454191,3315621934&fm=253&fmt=JPEG&app=120&f=JPEG?w=889&h=500
AnhuiCloud Co.，Ltd。是一家国家水平的高科技企业，为大学提供数字教学服务。在该行业中的区块链，大数据和人工智能等尖端技术的支持下，新技术与经济和管理人才培训深入融合，专业建筑咨询和技术支持服务可向全国大学的经济，管理和统计专业的专业群体提供，包括实验性培训培训软件，包括实验性培训软件，金融课程，工艺团队建设，学生就业，学生研究，科学研究，科学研究。
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