概述

A. 工业界中的机器学习

机器学习已成为科技行业中最重要的工具之一，广泛应用于从自动驾驶汽车到虚拟助手的各类技术。几乎每家公司要么已在技术栈中使用机器学习，要么正计划在不久的将来引入机器学习。

许多上过大学课程或在线机器学习课程的人，在接触到工业界的机器学习实践后，往往会惊讶于其与学术学习的巨大差异。在工业界，人们很少需要深入了解机器学习背后的理论或数学细节；相反，重点在于将现有的算法和模型应用于新的问题和数据集。

此外，机器学习工程师在工业界所做的大部分工作实际上并不涉及构建机器学习模型本身。大多数时间都花费在数据集分析、构建数据流水线以及解释模型结果上。

案例研究的目的在于让学习者有机会接触并处理真实的工业应用场景。在本案例中，我们将逐步走完工业级机器学习的完整流程：从原始数据的预处理，一直到面向关键决策者的模拟汇报。

B. 本课程将提供什么

完成本课程后，你将完成一个类似于工业界机器学习工程师所承担的实际项目。具体而言，你将完成以下任务：

• 处理并分析一个真实行业的数据集。
• 理解机器学习所要解决的业务问题，并基于数据分析制定建模策略。
• 构建高效的数据流水线，并为回归任务开发一个稳健的机器学习模型。
• 结合项目所属领域解读模型结果，并在商业场景下进行成果展示。