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Schulungsübersicht
- Verteilte Systeme bei Big Data
- Methoden der Datenauswertung (Training Einzelner Modelle + Verteilte Vorhersage: Traditionelle Algorithmen des Maschinellen Lernens + MapReduce-basierte verteilte Vorhersage)
- Apache Spark MLlib
- Empfehlungen und zielgruppengenaues Werben:
- Komponenten der natürlichen Sprache
- Textclustering, Textklassifizierung (Tags), Synonyme
- Rekonstruktion von Nutzerprofilen, Tag-Systeme
- Strategien für Empfehlungsalgorithmen
- Lift zwischen Klassen, Lift innerhalb von Klassen, wie Präzision erreicht wird
- Aufbau der geschlossenen Schleife für Empfehlungsalgorithmen
- Logistische Regression, RankingSVM,
- Merkmalsextraktion: (Automatische Merkmalsextraktion für Deep Learning und Graphen)
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Tokenisierung im Chinesischen
- Themenmodelle (Textclustering)
- Textklassifizierung
- Extraktion von Schlüsselwörtern
- Semantische Analyse, semantischer Parser, von Word2Vec zu Wortvektoren
- RNN Lang-short-term memory (LSTM) Architektur
Voraussetzungen
Für die Teilnahme an diesem Kurs gibt es keine spezifischen Voraussetzungen.
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