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Programa del Curso
- Distribuidos bajo big data
- Métodos de minería de datos (entrenamiento monomodo + predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida MapReduce,)
- Apache Spark MLlib
- Recomendación y segmentación publicitaria:
- La parte del lenguaje natural
- Agrupación de textos, clasificación de textos (etiquetas), sinónimos
- Restauración de perfil de usuario, sistema de etiquetas
- Estrategias para recomendar algoritmos
- Ascensores entre clases, ascensores dentro de clases, qué precisión
- Cómo crear un bucle cerrado de algoritmos de recomendación
- regresión logística, RankingSVM,
- Reconocimiento de características: (Aprendizaje profundo y reconocimiento automático de características de patrones)
- lengua natural
- Participio chino
- Modelo de tema (agrupación de textos)
- Clasificación de textos
- Extraer palabras clave
- Análisis semántico sintáctico, word2vec a vectores de palabras
- Arquitectura de memoria a corto y corto plazo (TSTM) de RNN
21 Horas
Testimonios (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