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Schulungsübersicht

  1. Verteilung unter Big Data
    1.  Datenbergbaumethoden (Training eines einzelnen Modells + verteilte Prognose: traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens + verteilte Vorhersage mit MapReduce,)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Empfehlungen und gezielte Werbeschaltung:
    1. Teile der natürlichen Sprachverarbeitung
    2. Textklassifizierung (Clustering), Textklassifizierung (Labeling), Synonyme
    3. Benutzerprofil-Rekonstruktion, Label-System
    4. Strategien der Empfehlungsalgorithmen
    5. Lift zwischen Klassen, Lift innerhalb von Klassen, wie man präzise wird
    6. Wie man den geschlossenen Kreislauf der Empfehlungsalgorithmen aufbaut
  3. Logistische Regression, RankingSVM,
  4. Merkmalsextraktion: (automatische Merkmalsextraktion durch Deep Learning und Graphen)
  5. Natürliche Sprachverarbeitung
    1. Chinesische Wortsegmentierung
    2. Themenmodellierung (Text-Clustering)
    3. Textklassifizierung
    4. Schlüsselwörter extrahieren
    5. Semantische Analyse: semantischer Parser, Word2Vec zu Wortvektoren
    6. RNN Long Short-Term Memory (LSTM) Architektur

Voraussetzungen

Es gibt keine speziellen Anforderungen für die Teilnahme an diesem Kurs.

 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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