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Temario del curso

  • Distribución de datos grandes
    • Métodos de minería de datos (entrenamiento de sistemas individuales + predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida de Mapreduce)
    • Apache Spark MLlib
  • Recomendaciones y publicidad:
    • Lenguaje natural
    • Agrupación de texto, categorización de texto (etiquetado), sinónimos
    • Restauración del perfil de usuario, sistema de etiquetado
    • Algoritmos recomendados
    • Asegurar la precisión de "levantar" entre y dentro de las categorías
    • Cómo crear ciclos cerrados para algoritmos de recomendación
  • Regresión lógica, RankingSVM
  • Reconocimiento de funciones (aprendizaje profundo y reconocimiento automático de características para gráficos)
  • Lenguaje natural
    • Segmentación de palabras chinas
    • Modelo de tema (agrupamiento de texto)
    • Clasificación del texto
    • Extraer palabras clave
    • Análisis semántico, analizador semántico, word2vec (vector a palabra)
    • Arquitectura de memoria a largo plazo RNN (TSTM)

Requerimientos

No se requieren requisitos específicos para participar en este curso.

 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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