План на курса

    Метод за разпределено извличане на данни при големи данни (обучение на една машина + разпределено прогнозиране: традиционен алгоритъм за машинно обучение + разпределено прогнозиране на Mapreduce) Apache Spark MLlib
Препоръка и точна реклама: частта на естествения език
  • Текстово групиране, текстова класификация (тагове), синоними
  • Възстановяване на потребителски профил, система за етикети
  • Стратегии за алгоритъм за препоръки
  • Повишаване между класовете, повишаване в рамките на класовете, как да бъдем точни
  • Как да изградим затворен цикъл за алгоритми за препоръки
  • Логистична регресия, RankingSVM,
  • Разпознаване на функции: (Задълбочено обучение и автоматично разпознаване на функции на графики)
  • Сегментиране на китайски думи на естествен език
  • Тематичен модел (групиране на текст)
  • Текстова категоризация
  • Извличане на ключови думи
  • Семантичен анализ семантичен анализатор, word2vec към word вектор
  • RNN Архитектура на дългата краткосрочна памет (TSTM).
  •   21 Hours

    Брой участници



    Цена за участник

    Oтзиви от потребители (1)

    Свързани Kурсове

    Scaling Data Pipelines with Spark NLP

      14 Hours

    Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow

      35 Hours

    NLP: Natural Language Processing with R

      21 Hours

    Python for Natural Language Generation

      21 Hours

    OpenNLP for Text Based Machine Learning

      14 Hours

    Text Summarization with Python

      14 Hours

    Свързани Kатегории