Intrati in legatura

Schița de curs

  1. Distribuția datelor mari
    1. Metode de extragere a datelor (antrenarea pe o singură mașină + predicția distribuită: algoritmi tradiționali de învățare automată + predicția distribuită MapReduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Recomandări și publicitate precisă:
    1. Aspecte ale limbajului natural
    2. Clustering și clasificare text (etichetare), sinonime
    3. Reconstruirea profilului utilizatorului, sisteme de etichetare
    4. Strategii ale algoritmilor de recomandare
    5. Lift între clase, lift în cadrul claselor, cum să fii precis
    6. Cum să construiești un sistem de recomandare în buclă închisă
  3. Regresie logică, RankingSVM,
  4. Recunoașterea caracteristicilor: (învățarea profundă și recunoașterea automată a caracteristicilor grafice)
  5. Limbaj natural
    1. Segmentarea textului în limba chineză
    2. Modelul de subiect (clustering text)
    3. Clasificare text
    4. Extragerea cuvintelor cheie
    5. Analiza semantică, sementic parser, word2vec la vectori de cuvinte
    6. Arhitectura RNN Long short-term memory (LSTM)

Cerințe

Nu există cerințe specifice pentru a participa la acest curs.

 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite