План на курса

  1. Разпределение под големи данни
    1. Метод за извличане на данни (обучение на една машина + разпределено прогнозиране: традиционен алгоритъм за машинно обучение + разпределено прогнозиране Mapreduce,)
    2. Apache SparkMLlib
  2. Препоръки и точна реклама:
    1. част на естествен език
    2. Текстово групиране, текстова класификация (тагове), синоними
    3. Възстановяване на потребителски профил, система за етикети
    4. Стратегии за алгоритъм за препоръки
    5. Повишаване между класовете, повишаване в рамките на класовете, как да бъдем точни
    6. Как да изградим затворен цикъл за препоръчителни алгоритми
  3. Логистична регресия, RankingSVM,
  4. Разпознаване на функции: (Задълбочено обучение и автоматично разпознаване на функции на графики)
  5. естествен език
    1. Сегментиране на китайски думи
    2. Тематичен модел (групиране на текст)
    3. Класификация на текста
    4. Извличане на ключови думи
    5. Семантичен анализ на семантичен анализатор, word2vec към word вектор
    6. RNN Архитектура на дългата краткосрочна памет (TSTM).
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории