Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 21 часa
Съдържание и теми, включени в курса
- Разпределение в ерата на големите данни
- Методи за минироване на данни (обучение в единичен инстанс + разпределено предвиждане: традиционни алгоритми за машинно обучение + разпределено предвиждане чрез Mapreduce),
- Apache Spark MLlib
- Рекомандации и прецизно насочване на реклами:
- Аспекти на естествения език
- Кластеризация на текст, класификация на текст (етики), синоними
- Реконструкция на профил на потребителя, система с етикети
- Стратегии за алгоритми за препоръки
- Lift между класове, lift вътре в класа, как да се постигне прецизност
- Как да се изгради затворен цикъл за алгоритми за препоръки
- Логистична регресия, RankingSVM,
- Разпознаване на характеристики: (автоматично разпознаване на характеристики чрез дълбоко обучение и графи)
- Естествен език
- Токенизиране на китайски текст
- Модел на теми (кластеризация на текст)
- Класификация на текст
- Екстракция на ключови думи
- Семантичен анализ, semantic parser, word2vec до речникови вектори
- RNN Long short-term memory (LSTM) Architecture
Изисквания
Няма специфични изисквания за участие в този курс.
Отзиви от участници (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Курс - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Машинен превод