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Schulungsübersicht

  1. Verteilte Systeme in der Big-Data-Umgebung
    1. Methoden des Data Mining (Training auf Einzelknoten und verteilte Vorhersagen: klassische ML-Algorithmen + MapReduce-basierte verteilte Vorhersagen)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Empfehlungssysteme und präzise Werbeanzeige:
    1. Grundlagen des NLP
    2. Textclustering, Textklassifizierung (Labeling), Synonyme
    3. Erstellung von Nutzerprofilen, Aufbau von Label-Systemen
    4. Strategien für Empfehlungsalgorithmen
    5. Lift zwischen und innerhalb von Klassen, Ansätze für Präzisierung
    6. Aufbau eines geschlossenen Feedback-Loops für Empfehlungsalgorithmen
  3. Logistische Regression, RankingSVM
  4. Merkmalsextraktion: (automatische Merkmalsextraktion mittels Deep Learning und Graphen)
  5. Natural Language Processing
    1. Chinesische Segmentierung (Word Segmentation)
    2. Topic Modeling (Textclustering)
    3. Textklassifizierung
    4. Extraktion von Schlüsselwörtern
    5. Semantische Analyse: Semantic Parser, Übergang von Word2Vec zu Word Vectors
    6. RNN – Long Short-Term Memory (LSTM) Architektur

Voraussetzungen

Es sind keine besonderen Vorkenntnisse für die Teilnahme an diesem Kurs erforderlich.

 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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