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Temario del curso

  1. Computation distribuida en el contexto de big data
    1. Metodologías de minería de datos (entrenamiento de modelos en una sola máquina + predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida con MapReduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Recomendación y publicidad dirigida con precisión:
    1. Partes del procesamiento del lenguaje natural
    2. Agrupamiento de texto, clasificación de texto (etiquetado), sinonimia
    3. Reconstrucción del perfil de usuario y sistema de etiquetado
    4. Estrategias de los algoritmos de recomendación
    5. Lift entre categorías, lift dentro de una categoría y cómo lograr precisión
    6. Cómo construir un ciclo cerrado para los algoritmos de recomendación
  3. Regresión logística, RankingSVM,
  4. Identificación de características: (identificación automática de características mediante aprendizaje profundo y grafos)
  5. Procesamiento del lenguaje natural
    1. Segmentación de palabras en chino
    2. Modelos temáticos (agrupamiento de texto)
    3. Clasificación de texto
    4. Extracción de palabras clave
    5. Análisis semántico: parser semántico y vectors de palabras (Word2Vec)
    6. Arquitectura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)

Requerimientos

No se requiere ningún requisito específico para participar en este curso.

 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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