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Temario del curso
- Distribución en grandes volúmenes de datos
- Métodos de minería de datos (Entrenamiento de modelos monocore + Predicción distribuida: Algoritmos de aprendizaje automático tradicionales + Predicción distribuida con Mapreduce)
- Apache Spark MLlib
- Recomendaciones y publicidad de precisión:
- Componentes del lenguaje natural
- Agrupamiento de texto, clasificación de texto (etiquetado), sinónimos
- Perfilización de usuarios, sistema de etiquetado
- Estrategias de algoritmos de recomendación
- Lift entre clases, lift dentro de la clase, cómo lograr precisión
- Cómo construir un ciclo de retroalimentación para los algoritmos de recomendación
- Regresión logística, RankingSVM
- Identificación de características: (Identificación automática de características mediante aprendizaje profundo y grafos)
- Lenguaje natural
- Segmentación de palabras en chino
- Modelo de temas (agrupamiento de texto)
- Clasificación de texto
- Extracción de palabras clave
- Análisis semántico, semántica, word2vec hacia vectores de palabras
- Arquitectura RNN Long short-term memory (LSTM)
Requerimientos
No se requieren conocimientos previos específicos para participar en este curso.
21 Horas
Reseñas (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Traducción Automática
