Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Varaktighet 21 timmar
Kursplan
- Distribution i miljön Big Data
- Metoder för datautvinning (träning av enstaka modeller + distribuerad prediktion: traditionella maskininlärningsalgoritmer + MapReduce-distribuerad prediktion)
- Apache Spark MLlib
- Rekommendationer och preciserad annonsering:
- Aspecter inom naturligt språk
- Textklusterisering, textklassificering (etiketter), synonymor
- Återvinning av användarprofiler, etikettsystem
- Strategier för rekommendationsalgoritmer
- Lift mellan klasser, lift inom klasser, hur man uppnår precision
- Att bygga en sluten loop för rekommendationsalgoritmer
- Logistisk regression, RankingSVM
- Egenskapsidentifiering: (djupinlärning och automatisk egenskapsidentifiering av grafer)
- Naturligt språk
- Kinesisk ordsegmentering
- Ämnesmodeller (textklusterisering)
- Textklassificering
- Uttag av nyckelord
- Semantisk analys: semantic parser, Word2Vec till ordvektorer
- RNN Long short-term memory (LSTM) arkitektur
Krav
Det finns inga specifika förkunskapskrav för att delta i denna kurs.
Vittnesmål (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Kurs - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Maskintolkat