Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
- Distribuire în contextul Big Data
- Metode de Data Mining (predictii pentru un singur nod + distribuite: algoritmi de Machine Learning clasic + predictii distribuite MapReduce)
- Apache Spark MLlib
- Recomandări și targetizare precisă a reclamelor:
- Partea de limbaj natural
- Clustering de text, clasificarea textului (etichete), sinonime
- Restituirea profilului utilizatorului, sistemul de etichete
- Strategii pentru algoritmi de recomandare
- Lift între clase, lift în interiorul clasei, cum să fii precis
- Cum să construiești un ciclu închis pentru algoritmul de recomandare
- Regresie logistică, RankingSVM
- Extragerea feature-urilor: (recunoașterea automată a feature-urilor prin Deep Learning și Grafuri)
- Limaj Natural
- Tokenizare în chineză
- Modele tematice (clustering de text)
- Clasificarea textului
- Extragerea cuvintelor cheie
- Analiză semantică, semantic parser, word2vec pentru word vectors
- RNN Long short-term memory (LSTM) Architecture
Cerințe
Nu sunt necesare cerințe speciale pentru a participa la acest curs.
21 Ore
Mărturii (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Curs - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Tradus de catre o masina
