Schița de curs

    Distribuit cu Big Data  Metode de extragere a datelor (Formare de tip mașină unică + Predicție distribuită: Algoritmi tradiționali de învățare a mașinilor + Predicție distribuită Mapreduce,) Apache Spark MLlib
Recomandări și precizie publicitară: O componentă de limbaj natural
  • Gruparea textului, clasificarea textului (etichetare), sinonime
  • Reducerea profilului utilizatorului, sistem de etichetare
  • Strategii pentru algoritmi de recomandare
  • Ridicarea între clase, ridicarea în cadrul claselor, cum să fii precis
  • Cum se construiește o buclă închisă pentru algoritmii de recomandare
  • Regresie logistică, RankingSVM.
  • Recunoașterea caracteristicilor: (Învățare profundă și recunoașterea automată a caracteristicilor grafurilor)
  • limbaj natural Cuvânt chinezesc Splitting
  • Modelarea subiectelor (gruparea textului)
  • clasificarea textului
  • Extrage cuvinte cheie
  • Analiză semantică parser sementic, word2vec la vector de cuvinte
  • Arhitectura RNN Memorie pe termen scurt (TSTM) Arhitectura RNN Memorie pe termen lung (TSTM)
  •   21 ore
     

    Mărturii (1)

    Cursuri înrudite

    Python for Natural Language Generation

      21 ore

    Categorii înrudite