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Duración 21 horas
Temario del curso
- Distribución en Big Data
- Métodos de minería de datos (Entrenamiento de modelos individuales + Predicción distribuida: Algoritmos de aprendizaje automático clásico + Predicción distribuida Mapreduce,)
- Apache Spark MLlib
- Recomendaciones y publicidad de precisión:
- Componentes del lenguaje natural
- Agrupamiento de texto, clasificación de texto (etiquetas), palabras sinónimas
- Recuperación del perfil del usuario, sistema de etiquetado
- Estrategias de algoritmos de recomendación
- Lift entre clases, lift dentro de la clase, cómo lograr precisión
- Cómo construir un bucle cerrado para algoritmos de recomendación
- Regresión logística, RankingSVM,
- Detección de características: (Detección automática de características de forma mediante aprendizaje profundo)
- Procesamiento de Lenguaje Natural
- Segmentación de palabras en chino
- Modelos de temas (Agrupamiento de texto)
- Clasificación de texto
- Extracción de palabras clave
- Análisis semántico sementic parser, word2vec a vectores de palabras
- Arquitectura RNN Long short-term memory (LSTM)
Requerimientos
No se requieren requisitos específicos para asistir a este curso.
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
