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Temario del curso

  1. Computación distribuida bajo big data
    1. Métodos de minería de datos (entrenamiento de modelo en máquina individual + predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida con MapReduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Recomendación y publicidad dirigida:
    1. Partes del lenguaje natural
    2. Agrupamiento de texto, clasificación de texto (etiquetas), sinónimos
    3. Restauración del perfil de usuario, sistema de etiquetas
    4. Estrategias del algoritmo de recomendación
    5. Lift entre clases, lift dentro de la clase: cómo lograr precisión
    6. Cómo construir un ciclo cerrado para el algoritmo de recomendación
  3. Regresión logística, RankingSVM,
  4. Detección de características (detección automática de características mediante aprendizaje profundo y grafos)
  5. Lenguaje natural
    1. Segmentación de palabras en chino
    2. Modelo temático (agrupamiento de texto)
    3. Clasificación de texto
    4. Extracción de palabras clave
    5. Análisis semántico: parser semántico, Word2Vec hacia vectores de palabras
    6. Arquitectura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)

Requerimientos

No se requieren requisitos específicos previos para participar en este curso.

 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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