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Programa do Curso

  1. Distribuição sob Big Data
    1.  Métodos de mineração de dados (treinamento de modelos em单机 + previsões distribuídas: algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina + previsões distribuídas via MapReduce,)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Recomendação e publicidade direcionada:
    1. Fragmentação da linguagem natural
    2. Agrupamento textual, classificação de textos (etiquetas), palavras sinonímicas
    3. Restauração do perfil do usuário, sistema de etiquetagem
    4. Estratégias de algoritmos de recomendação
    5. Lift entre classes, lift dentro da mesma classe: como alcançar precisão
    6. Como construir um ciclo fechado para algoritmos de recomendação
  3. Regressão logística, RankingSVM,
  4. Identificação de características: (identificação automática de características com aprendizado profundo e grafos)
  5. Linguagem Natural
    1. Segmentação de texto em chinês
    2. Modelos tópicos (agrupamento textual)
    3. Classificação de textos
    4. Extração de palavras-chave
    5. Análise semântica: analisador sintático (semantic parser) e vetores de palavras a partir do Word2Vec
    6. Arquitetura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)

Requisitos

Não há requisitos específicos para participar deste curso.

 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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