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Schulungsübersicht
- Verteilte Systeme in der Big-Data-Umgebung
- Methoden des Data Mining (Training auf Einzelknoten und verteilte Vorhersagen: klassische ML-Algorithmen + MapReduce-basierte verteilte Vorhersagen)
- Apache Spark MLlib
- Empfehlungssysteme und präzise Werbeanzeige:
- Grundlagen des NLP
- Textclustering, Textklassifizierung (Labeling), Synonyme
- Erstellung von Nutzerprofilen, Aufbau von Label-Systemen
- Strategien für Empfehlungsalgorithmen
- Lift zwischen und innerhalb von Klassen, Ansätze für Präzisierung
- Aufbau eines geschlossenen Feedback-Loops für Empfehlungsalgorithmen
- Logistische Regression, RankingSVM
- Merkmalsextraktion: (automatische Merkmalsextraktion mittels Deep Learning und Graphen)
- Natural Language Processing
- Chinesische Segmentierung (Word Segmentation)
- Topic Modeling (Textclustering)
- Textklassifizierung
- Extraktion von Schlüsselwörtern
- Semantische Analyse: Semantic Parser, Übergang von Word2Vec zu Word Vectors
- RNN – Long Short-Term Memory (LSTM) Architektur
Voraussetzungen
Es sind keine besonderen Vorkenntnisse für die Teilnahme an diesem Kurs erforderlich.
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Kurs - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Maschinelle Übersetzung