Intrati in legatura

Schița de curs

  1. Distribuția datelor mari
    1. Metode de minerit a datelor (antrenarea pe un singur nod + predicție distribuită: algoritmi tradiționali de învățare automată + predicție distribuită MapReduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Recomandă și publicitate precisă:
    1. Aspecte ale limbajului natural
    2. Clustering de text, clasificare de text (etichetare), sinonime
    3. Reconstrucția profilului utilizatorului, sisteme de etichetare
    4. Strategii de algoritmi de recomandare
    5. Lift între clase, lift în cadrul claselor, cum să fii precis
    6. Cum să construiești un ciclu închis pentru algoritmi de recomandare
  3. Regresie logică, RankingSVM,
  4. Recunoașterea caracteristicilor: (învățare profundă și recunoașterea automată a caracteristicilor grafice)
  5. Limbaj natural
    1. Segmentarea textului în limba chineză
    2. Model de tematică (clustering de text)
    3. Clasificare de text
    4. Extragerea cuvintelor cheie
    5. Analiza semantică, parser semantic, word2vec pentru vectori de cuvinte
    6. Arhitectura RNN Long short-term memory (LSTM)

Cerințe

Nu există cerințe specifice pentru participarea la acest curs.

 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite