Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

  1. Nagy adatok alatt történő elosztott feldolgozás
    1. Adatbányászat módszerei (egyszerű és elosztott előrejelzés: hagyományos gépi tanulási algoritmusok + MapReduce alapú előrejelzés)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Ajánlások és célzott hirdetés:
    1. A természetes nyelv részei
    2. Szöveges klaszterezés, szövegosztályozás (címkézés), szinonimák
    3. Felhasználói profil rekonstrukció, címkézési rendszer
    4. Ajánló algoritmusok stratégiái
    5. Lift osztályok között, lift osztályon belül, hogyan pontosítsunk
    6. Hogyan építsünk ajánló algoritmusok zárt körét
  3. Logisztikus regresszió, RankingSVM,
  4. Jellemzőfelismerés: (mélytanulás és kép automatikus jellemzőfelismerése)
  5. Természetes nyelv
    1. Kínai szövegszegmentálás
    2. Témamodellek (szöveges klaszterezés)
    3. Szövegosztályozás
    4. Kulcsszavak kinyerése
    5. Szemantikus elemzés, szóvektorok a Word2Vec segítségével
    6. RNN Hosszú rövid távú memória (LSTM) architektúra

Követelmények

A kurzusra való jelentkezéshez nincsenek speciális követelmények.

 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák