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Schulungsübersicht

  1. Verteilte Systeme unter Big Data
    1. Datenbergabungsmethoden (Training von Einzelmodellen + verteilte Vorhersage: klassische maschinelle Lernverfahren + MapReduce-Verteilungsvorhersage)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Empfehlungssysteme und gezielte Anzeigenausstrahlung:
    1. Trennung natürlicher Sprachen (NLP) in Teilbereiche
    2. Textclustering, Textklassifizierung (Labeling), Synonyme
    3. Wiederherstellung des Nutzerprofils und Labelsysteme
    4. Strategien für Empfehlungsalgorithmen
    5. Lift zwischen Klassen, Lift innerhalb von Klassen und Methoden zur Zielgenauigkeit
    6. Konstruktion eines geschlossenen Recommendation-Kreislaufs
  3. Logistische Regression, RankingSVM,
  4. Merkmalsextraktion: (Automatische Merkmalsextraktion durch Deep Learning und Graphenanalyse)
  5. Natürliche Sprachverarbeitung
    1. Chinesische Wortsegmentierung
    2. Themenmodelle (Textclustering)
    3. Textklassifizierung
    4. Schlüsselwortextraktion
    5. Semantische Analyse: semantischer Parser, Word2Vec und Word-Vektoren
    6. RNN Long Short-Term Memory (LSTM) Architektur

Voraussetzungen

Für die Teilnahme an diesem Kurs gibt es keine spezifischen Voraussetzungen.

 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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