课程内容

头条投满分：工业级文本分类实战

本课程围绕"头条新闻分类"真实场景，从0到1打造高精度文本分类系统，覆盖传统机器学习、深度学习到最前沿的预训练模型的全栈技术栈，并深入模型压缩部署优化。学员将通过完整项目实战掌握NLP工业级开发全流程。

核心亮点

🔥 全技术链覆盖：贯穿特征工程→经典算法→前沿模型→模型压缩全流程
📱 工业级优化：特别包含量化/蒸馏/剪枝等部署必备压缩技术
📊 多方案对比：同一数据集下对比随机森林/FastText/BERT性能差异
🛠 即学即用：提供可快速迁移到舆情分析/客服分类等场景的代码模板

技术栈

技术方向	具体内容
基础模型	随机森林（Scikit-learn）、FastText（字符级CNN）、BERT（HuggingFace）
模型压缩	量化（PTQ/QAT）、知识蒸馏（Teacher-Student）、剪枝（权重/神经元/层剪枝）
辅助工具	Flask服务化框架、Streamlit服务化框架、可视化（Netron）、Gradio服务化框架

学习收获

✅ 获得可复用的文本分类完整项目经验
✅ 掌握工业界主流的模型压缩方法论
✅ 建立不同场景下的模型选型判断能力