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Schulungsübersicht
- Distribution im Big-Data-Kontext
- Methoden des Data Mining (Training einzelner Modelle und verteilte Prädiktionen: traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens + verteilte MapReduce-Prädiktion)
- Apache Spark MLlib
- Empfehlungssysteme und gezieltes Ad-Targeting:
- Abschnitte der Verarbeitung natürlicher Sprache
- Textclustering, Textklassifizierung (Labels), Synonyme
- Rekonstruktion von Nutzerprofilen, Labels-System
- Strategien von Empfehlungsalgorithmen
- Lift zwischen Klassen, Lift innerhalb einer Klasse – wie wird Präzision erreicht?
- Konstruktion eines geschlossenen Regelkreises für Empfehlungsalgorithmen
- Logistische Regression, RankingSVM
- Merkmalserkennung: (automatische Merkmalserkennung durch Deep Learning und Graphen)
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Chinesische Segmentierung
- Themenmodelle (Textclustering)
- Textklassifizierung
- Extraktion von Schlüsselwörtern
- Semantische Analyse, semantischer Parser, Word2Vec zu Wort-Vektoren
- RNN Long Short-Term Memory (LSTM)-Architektur
Voraussetzungen
Für die Teilnahme an diesem Kurs gibt es keine spezifischen Anforderungen.
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