Kursplan

  1. Distribueras under big data
    1.  Datautvinningsmetoder (träning i enkelläge + distribuerad förutsägelse: traditionella maskininlärningsalgoritmer + MapReduce-distribuerad förutsägelse,)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Rekommendation och reklaminriktning:
    1. Det naturliga språkets del
    2. Textklustring, textklassificering (etiketter), synonymer
    3. Återställning av användarprofil, taggsystem
    4. Strategier för att rekommendera algoritmer
    5. Lyft mellan klasser, lyft inom klasser, hur exakt
    6. Så här skapar du en sluten slinga med rekommendationsalgoritmer
  3. logistisk regression, RankingSVM,
  4. Funktionsigenkänning: (Djupinlärning och automatisk funktionsigenkänning av mönster)
  5. naturligt språk
    1. Kinesiskt particip
    2. Ämnesmodell (textklustring)
    3. Klassificering av text
    4. Extrahera nyckelord
    5. Semantisk analys sementisk parser, word2vec till ordvektorer
    6. RNN-arkitektur för långt korttidsminne (TSTM)
 21 timmar

Antal deltagare



Price per participant

Relaterade Kategorier