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Programa do Curso
- Distribuído em Big Data
- Métodos de extração de dados (Formação de um único tipo de máquina + Previsão distribuída: Algoritmos tradicionais de aprendizagem automática + Previsão distribuída Mapreduce)
- Apache Spark MLlib
- Recomendação e precisão de anúncios:
- Componentes de linguagem natural
- Agrupamento de texto, classificação de texto (etiquetagem), sinónimos
- Redução do perfil do utilizador, sistemas de etiquetagem
- Estratégias para algoritmos de recomendação
- Elevação entre classes, elevação dentro das classes, como ser preciso
- Como construir um algoritmo de recomendação em circuito fechado
- Regressão logística, RankingSVM.
- Reconhecimento de caraterísticas: (aprendizagem profunda e reconhecimento automático de caraterísticas de grafos)
- Linguagem natural
- Segmentação de palavras chinesas
- Modelação de tópicos (agrupamento de textos)
- Classificação de texto
- Extração de palavras-chave
- Análise semântica analisador semântico, word2vec para vectores de palavras
- Arquitetura RNN de memória de curto prazo longa (TSTM)
21 Horas
Declaração de Clientes (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.