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Schulungsübersicht

  1. Verteiltes Lernen unter Big-Data-Bedingungen
    1.  Methoden des Data Mining (Training einzelner Modelle und verteilte Vorhersage: traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens + verteilte Vorhersage mit MapReduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Empfehlungssysteme und gezielte Werbung:
    1. Teile des Natural Language Processing
    2. Text-Klassifizierung und -Clustering, Synonyme
    3. Rekonstruktion von Benutzerprofilen und Label-Systeme
    4. Strategien für Empfehlungsalgorithmen
    5. Lift zwischen Kategorien, Lift innerhalb von Kategorien und wie man Zielgenauigkeit erreicht
    6. Wie man einen geschlossenen Loop für Empfehlungsalgorithmen aufbaut
  3. Logistische Regression, RankingSVM
  4. Merkmalserkennung: (Automatische Merkmalsextraktion durch Deep Learning und Graphen)
  5. Natural Language Processing
    1. Chinesische Tokenisierung
    2. Themenmodelle (Text-Clustering)
    3. Text-Klassifizierung
    4. Extraktion von Schlüsselwörtern
    5. Semantische Analyse, semantische Parser, Word2Vec und Wort-Vektoren
    6. RNN-LSTM-Architektur

Voraussetzungen

Es gibt keine besonderen Voraussetzungen für die Teilnahme an diesem Kurs.

 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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