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Duración 21 horas
Temario del curso
- Distribución a gran escala
- Técnicas de minería de datos (Entrenamiento de modelos单机 + Predicciones distribuidas: Algoritmos de aprendizaje clásico + Predicciones distribuidas Mapreduce)
- Apache Spark MLlib
- Recomendaciones y segmentación publicitaria:
- Componentes del lenguaje natural
- Agrupación de texto, clasificación de texto (etiquetado), sinónimos
- Restauración del perfil de usuario, sistema de etiquetado
- Estrategias de algoritmos de recomendación
- Lift entre clases, lift intraclase, cómo lograr precisión
- Cómo cerrar el bucle de los algoritmos de recomendación
- Regresión logística, RankingSVM
- Extracción de características (Extracción automática de características en profundidad y grafos)
- Procesamiento del lenguaje natural
- Segmentación de palabras en chino
- Modelo de temas (Agrupación de texto)
- Clasificación de texto
- Extracción de palabras clave
- Análisis semántico, analizador semántico, de word2vec a vectores de palabras
- Arquitectura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)
Requerimientos
No se requieren conocimientos previos específicos para participar en este curso.
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
