Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
- Computation distribuida en el contexto de big data
- Metodologías de minería de datos (entrenamiento de modelos en una sola máquina + predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida con MapReduce)
- Apache Spark MLlib
- Recomendación y publicidad dirigida con precisión:
- Partes del procesamiento del lenguaje natural
- Agrupamiento de texto, clasificación de texto (etiquetado), sinonimia
- Reconstrucción del perfil de usuario y sistema de etiquetado
- Estrategias de los algoritmos de recomendación
- Lift entre categorías, lift dentro de una categoría y cómo lograr precisión
- Cómo construir un ciclo cerrado para los algoritmos de recomendación
- Regresión logística, RankingSVM,
- Identificación de características: (identificación automática de características mediante aprendizaje profundo y grafos)
- Procesamiento del lenguaje natural
- Segmentación de palabras en chino
- Modelos temáticos (agrupamiento de texto)
- Clasificación de texto
- Extracción de palabras clave
- Análisis semántico: parser semántico y vectors de palabras (Word2Vec)
- Arquitectura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)
Requerimientos
No se requiere ningún requisito específico para participar en este curso.
21 Horas
Reseñas (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Traducción Automática
