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Programa do Curso
- Distributed Computing for Big Data
- Técnicas de mineração de dados (Treinamento em arquitetura única + Previsão distribuída: Algoritmos de machine learning tradicional + Previsão distribuída Mapreduce)
- Apache Spark MLlib
- Recomendação e Precisão em Mídia:
- Componentes da linguagem natural
- Agrupamento de texto, classificação de texto (etiquetagem), sinônimos
- Recuperação de perfil de usuário, sistema de etiquetagem
- Estratégias de algoritmos de recomendação
- Lift entre classes, lift dentro de classes, como alcançar precisão
- Como construir um ciclo fechado para algoritmos de recomendação
- Regressão Logística, RankingSVM
- Extração de Características: (Extração automática de características em Deep Learning e Grafos)
- Linguagem Natural
- Tokenização do chinês
- Modelos tópicos (agrupamento de texto)
- Classificação de texto
- Extração de palavras-chave
- Análise semântica semantic parser, Word2Vec para vetores de palavras
- RNN Arquitetura de Longo Curto Prazo (LSTM)
Requisitos
Não há requisitos específicos para participar deste curso.
21 Horas
Testemunhos de Clientes (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
Máquina Traduzida
