Course Outline

  1. Distribusi di bawah data besar
    1. Metode penambangan data (pelatihan mesin tunggal + prediksi terdistribusi: algoritma pembelajaran mesin tradisional + prediksi terdistribusi Mapreduce,)
    2. Apache SparkMLlib
  2. Rekomendasi dan iklan yang akurat:
    1. bagian bahasa alami
    2. Pengelompokan teks, klasifikasi teks (tag), sinonim
    3. Pemulihan profil pengguna, sistem label
    4. Strategi algoritma rekomendasi
    5. Angkat antar kelas, angkat dalam kelas, bagaimana tepatnya
    6. Cara membangun loop tertutup untuk algoritma rekomendasi
  3. Regresi logistik, RankingSVM,
  4. Pengenalan Fitur: (Pembelajaran Mendalam dan Pengenalan Fitur Otomatis pada Grafik)
  5. bahasa alami
    1. Segmentasi kata Cina
    2. Model topik (pengelompokan teks)
    3. Klasifikasi teks
    4. Ekstrak kata kunci
    5. Analisis semantik parser semantik, word2vec ke vektor kata
    6. Arsitektur Memori Jangka Pendek Panjang (TSTM) RNN
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories