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Schulungsübersicht
- Verteilt unter Big Data
- Data-Mining-Methoden (Training eines einzelnen Maschinentyps + verteilte Vorhersage: Traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens + verteilte Mapreduce-Vorhersage,)
- Apache Spark MLlib
- Empfehlung und Anzeigenpräzision:
- Natürlichsprachliche Komponenten
- Text-Clustering, Text-Klassifikation (Etikettierung), Synonyme
- Reduzierung von Benutzerprofilen, Tagging-Systeme
- Strategien für Empfehlungsalgorithmen
- Aufhebung zwischen Klassen, Aufhebung innerhalb von Klassen, wie man präzise ist
- Wie man einen geschlossenen Empfehlungsalgorithmus aufbaut
- Logistische Regression, RankingSVM.
- Merkmalserkennung: (Deep Learning und automatische Merkmalserkennung von Graphen)
- Natürliche Sprache
- Segmentierung chinesischer Wörter
- Themenmodellierung (Text-Clustering)
- Text-Klassifizierung
- Extraktion von Schlüsselwörtern
- Semantische Analyse sementischer Parser, word2vec zu Wortvektoren
- RNN-Langzeitgedächtnis (TSTM) Architektur
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Kurs - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Maschinelle Übersetzung