Kom i kontakt
 Varaktighet 21 timmar

Kursplan

  1. Distribution i miljön Big Data
    1. Metoder för datautvinning (träning av enstaka modeller + distribuerad prediktion: traditionella maskininlärningsalgoritmer + MapReduce-distribuerad prediktion)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Rekommendationer och preciserad annonsering:
    1. Aspecter inom naturligt språk
    2. Textklusterisering, textklassificering (etiketter), synonymor
    3. Återvinning av användarprofiler, etikettsystem
    4. Strategier för rekommendationsalgoritmer
    5. Lift mellan klasser, lift inom klasser, hur man uppnår precision
    6. Att bygga en sluten loop för rekommendationsalgoritmer
  3. Logistisk regression, RankingSVM
  4. Egenskapsidentifiering: (djupinlärning och automatisk egenskapsidentifiering av grafer)
  5. Naturligt språk
    1. Kinesisk ordsegmentering
    2. Ämnesmodeller (textklusterisering)
    3. Textklassificering
    4. Uttag av nyckelord
    5. Semantisk analys: semantic parser, Word2Vec till ordvektorer
    6. RNN Long short-term memory (LSTM) arkitektur

Krav

Det finns inga specifika förkunskapskrav för att delta i denna kurs.

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (1)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier