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Schulungsübersicht

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

Voraussetzungen

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

 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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