2023年10月14日下午14:00公司在國工會議室組織開展十月份第一場員工在崗專業(yè)提升培訓——《機器學習與分類》。本次培訓意在通過幫助員工明晰正確的算法理念，建立深刻的機器學習分類知識體系，提升員工對機器學習分類的全面理解，進而將理論知識更好地融入實踐，為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的解決方案，從而實現(xiàn)更高的客戶滿意度，為公司技術和業(yè)務縱深發(fā)展打下堅實的基礎。

     本期培訓講師由研發(fā)部統(tǒng)計學算法工程師周曉冬擔任，課程內(nèi)容主要涵蓋了機器學習相關內(nèi)容、經(jīng)典的有監(jiān)督學習算法、決策樹相關內(nèi)容三大模塊。

     機器學習研究經(jīng)歷了推理期、知識期、學科形成、繁榮期四個階段，是計算機模擬人類的各種學習行為，以獲取新的知識或技能，并重新組織已有的知識結構，使其不斷重塑自身的過程。從實踐的角度來看，機器學習是在大數(shù)據(jù)的基礎上支撐下，通過各種算法讓機器對數(shù)據(jù)進行深層次的統(tǒng)計分析以進行「自學」，使得人工智能系統(tǒng)獲得歸納推理和決策能力，通過先驗知識改進后驗行為，即通過已有的數(shù)據(jù)來對未知的數(shù)據(jù)做出決策。

     關于決策樹的劃分、構建是本次培訓重點講解的部分，決策樹是建立在已知的各種情況（特征取值）的基礎上，通過模擬人類的決策過程構建樹型決策結構來進行分析的一種方式，是常用的有監(jiān)督的分類算法。常見的構建算法包括：c4.5、ID3算法和CART算法。決策樹的優(yōu)勢在于能夠處理數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)、能夠處理多輸出問題、高維數(shù)據(jù)以及其優(yōu)秀的可解釋性、準確性和靈活性。同樣，決策樹的缺點也非常明顯，容易收到數(shù)據(jù)噪音影響不穩(wěn)定、復雜的樹會造成過擬合并且很難進行并行計算，需要對決策樹進行適當剪枝。

     本次培訓采取隨堂提問的互動方式，在課程學習互動中獲取分數(shù)。鼓勵員工積極參與交流討論，參與互動的員工將在《在職員工培訓學分積分排行榜》、《在職員工培訓歡樂券富豪排行榜》的排名中更進一步。員工個人培訓所得的歡樂券可以在年底集中折換成等價的禮品，而培訓學分積分將成為績效考核、職場晉升、調(diào)薪任命的重要參考依據(jù)和指標。

     學習如逆水行舟，不進則退，國工智能作為一家專業(yè)為流程制造業(yè)提供人工智能決策控制整體解決方案及落地服務的國有參股高新技術企業(yè)，秉承著“利于國，精于工”的企業(yè)發(fā)展理念，常抓不懈建立學習型組織團隊，始終關注員工的自身素質(zhì)的提升，把人才培養(yǎng)作為企業(yè)發(fā)展第一資源，提倡學習永不止步，持續(xù)投入并隨時準備應對新挑戰(zhàn)新機遇。通過創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，真正實現(xiàn)企業(yè)發(fā)展與社會需要、市場需求相結合。