Schulungsübersicht

    Verteilt mit Big Data  Data-Mining-Methoden (Training einzelner Maschinentypen + verteilte Vorhersage: Traditionelle Algorithmen für maschinelles Lernen + verteilte Mapreduce-Vorhersage,) Apache Spark MLlib
Empfehlungen und Werbepräzision: Eine natürlichsprachliche Komponente
  • Text-Clustering, Textklassifizierung (Etikettierung), Synonyme
  • Reduzierung der Benutzerprofile, Tagging-System
  • Strategien für Empfehlungsalgorithmen
  • Heben zwischen den Klassen, Heben innerhalb der Klassen, wie man genau ist
  • Wie man einen geschlossenen Kreislauf für Empfehlungsalgorithmen aufbaut
  • Logistische Regression, RankingSVM.
  • Feature Recognition: (Deep Learning und automatische Feature-Erkennung von Graphen)
  • natürliche Sprache Chinesische Worttrennung
  • Themenmodellierung (Text-Clustering)
  • Text-Kategorisierung
  • Schlüsselwörter extrahieren
  • Semantische Analyse sementischer Parser, word2vec zu Wortvektor
  • RNN Langes Kurzzeitgedächtnis (TSTM) Architektur
  •   21 Stunden
     

    Teilnehmerzahl


    Beginnt

    Endet


    Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
    Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

    Erfahrungsberichte (1)

    Kombinierte Kurse

    Python for Natural Language Generation

      21 Stunden

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