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Schulungsübersicht

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

Voraussetzungen

Für die Teilnahme an diesem Kurs gibt es keine spezifischen Anforderungen.

 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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