Свържете се с нас
 Продължителност 21 часa

Съдържание и теми, включени в курса

  1. Разпределение в ерата на големите данни
    1. Методи за минироване на данни (обучение в единичен инстанс + разпределено предвиждане: традиционни алгоритми за машинно обучение + разпределено предвиждане чрез Mapreduce),
    2. Apache Spark MLlib
  2. Рекомандации и прецизно насочване на реклами:
    1. Аспекти на естествения език
    2. Кластеризация на текст, класификация на текст (етики), синоними
    3. Реконструкция на профил на потребителя, система с етикети
    4. Стратегии за алгоритми за препоръки
    5. Lift между класове, lift вътре в класа, как да се постигне прецизност
    6. Как да се изгради затворен цикъл за алгоритми за препоръки
  3. Логистична регресия, RankingSVM,
  4. Разпознаване на характеристики: (автоматично разпознаване на характеристики чрез дълбоко обучение и графи)
  5. Естествен език
    1. Токенизиране на китайски текст
    2. Модел на теми (кластеризация на текст)
    3. Класификация на текст
    4. Екстракция на ключови думи
    5. Семантичен анализ, semantic parser, word2vec до речникови вектори
    6. RNN Long short-term memory (LSTM) Architecture

Изисквания

Няма специфични изисквания за участие в този курс.

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории