Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
- Rozproszenie w dużych danych
- Metody wydobycia danych (trenowanie modelu jednostkowego + rozproszona predykcja: tradycyjne algorytmy uczenia maszynowego + rozproszona predykcja Mapreduce)
- Apache Spark MLlib
- Rekomendacje i precyzyjny targetowanie reklam:
- Elementy języka naturalnego
- Clusterowanie tekstu, klasyfikacja tekstu (etykiety), synonimy
- Odtwarzanie profilu użytkownika, system etykiet
- Strategie algorytmów rekomendacyjnych
- Lift między klasami, lift wewnątrz klasy, jak osiągnąć precyzję
- Jak zamknąć pętlę algorytmów rekomendacyjnych
- Regresja logiczna, RankingSVM
- Rozpoznawanie cech: (automatyczne rozpoznawanie cech w głębokim uczeniu i grafikach)
- Język naturalny
- Tokenizacja tekstu w języku chińskim
- Modele tematów (clusterowanie tekstu)
- Klasyfikacja tekstu
- Ekstrakcja słów kluczowych
- Analiza semantyczna, semantyczny parser, word2vec do wektorów słów
- Architektura RNN Long short-term memory (LSTM)
Wymagania
Brak szczególnych wymagań wstępnych do udziału w tym kursie.
21 godzin
Opinie uczestników (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Szkolenie - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
