Intrati in legatura

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. Recomandări și publicitate precisă:
    1. Aspecte ale limbajului natural
    2. Clustering de text, clasificare de text (etichetare), sinonime
    3. Reconstruirea profilului utilizatorului, sistemul de etichete
    4. Strategii ale algoritmilor de recomandare
    5. Lift între clase, lift în interiorul clasei, cum să fii precis
    6. Cum să construiești o buclă de feedback pentru algoritmul 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 subiect (clustering de text)
    3. Clasificare de 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