Schulungsübersicht

  1. Verteilt unter Big Data
    1. Data-Mining-Methoden (Training eines einzelnen Maschinentyps + verteilte Vorhersage: Traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens + verteilte Mapreduce-Vorhersage,)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Empfehlung und Anzeigenpräzision:
    1. Natürlichsprachliche Komponenten
    2. Text-Clustering, Text-Klassifikation (Etikettierung), Synonyme
    3. Reduzierung von Benutzerprofilen, Tagging-Systeme
    4. Strategien für Empfehlungsalgorithmen
    5. Aufhebung zwischen Klassen, Aufhebung innerhalb von Klassen, wie man präzise ist
    6. Wie man einen geschlossenen Empfehlungsalgorithmus aufbaut
  3. Logistische Regression, RankingSVM.
  4. Merkmalserkennung: (Deep Learning und automatische Merkmalserkennung von Graphen)
  5. Natürliche Sprache
    1. Segmentierung chinesischer Wörter
    2. Themenmodellierung (Text-Clustering)
    3. Text-Klassifizierung
    4. Extraktion von Schlüsselwörtern
    5. Semantische Analyse sementischer Parser, word2vec zu Wortvektoren
    6. RNN-Langzeitgedächtnis (TSTM) Architektur
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (1)

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