Ta kontakt
 Varighet 21 timer

Kursplan

  1. Distribusjon under Big Data
    1. Metoder for datavidenskap (trening på enkeltmaskiner + distribuert prediksjon: tradisjonelle maskininlæringsalgoritmer + MapReduce distribuert prediksjon)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Anbefalinger og presis reklameplacement:
    1. Deler av naturligt språk
    2. Tekstkluster, tekstklassifisering (labels), synonyme ord
    3. Utnyttelse av brukerprofiller, etikett-systemer
    4. Strategier for anbefalingsalgoritmer
    5. Lift mellom klasser, lift innenfor klasser, hvordan være presis
    6. Hvordan bygge en lukket sløyfe for anbefalingsalgoritmer
  3. Logistisk regressjon, RankingSVM
  4. Egenskapsidentifisering: (automatisk egenskapsidentifisering med dyp læring og grafteori)
  5. Naturligt språk
    1. Kinesisk ordtokenisering
    2. Temamodeller (tekstklustering)
    3. Tekstklassifisering
    4. Utvinning av nøkkelord
    5. Semantisk analyse, semantisk parser, word2vec til ordvektorer
    6. RNN Long short-term memory (LSTM) arkitektur

Krav

Det er ikke noe spesielt forutsetningskrav for å delta i dette kurset.

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier