Schița de curs

  1. Distribuția datelor mari
    1. Metode de exploatare a datelor (antrenare pe o singură mașină + predicție distribuită: algoritmi tradiționali de învățare automată + predicție distribuită Mapreduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Recomandare și publicitate precisă:
    1. Aspecte ale limbajului natural
    2. Clasificare text, clasificare text (etichetare), sinonime
    3. Reconstruirea profilului utilizatorului, sistem de etichete
    4. Strategii de algoritmi de recomandare
    5. Lift între clase, lift în cadrul clasei, cum să fii precis
    6. Cum să construiești bucla de algoritmi de recomandare
  3. Regresie logică, RankingSVM,
  4. Identificarea caracteristicilor: (învățare profundă și recunoașterea automată a caracteristicilor grafice)
  5. Limbaj natural
    1. Segmentarea textului în limba chineză
    2. Model de subiect (clasificare 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 (TSTM)
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite