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Temario del curso

  1. Distribución bajo Big Data
    1. Métodos de minería de datos (entrenamiento de modelo en una sola máquina + predicción distribuida: algoritmos de aprendizaje automático tradicional + MapReduce para predicción distribuida)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Recomendaciones y publicidad dirigida:
    1. Partes del lenguaje natural
    2. Agrupación de texto, clasificación de texto (etiquetas), sinónimos
    3. Restauración de perfiles de usuario, sistemas de etiquetado
    4. Estrategias de algoritmos de recomendación
    5. Lift entre clases, lift dentro de la clase y cómo lograr precisión
    6. Cómo construir un ciclo cerrado para los algoritmos de recomendación
  3. Regresión logística, RankingSVM,
  4. Detección de características: (detección automática de características mediante aprendizaje profundo y grafos)
  5. Lenguaje natural
    1. Segmentación de palabras en chino
    2. Modelo de temas (agrupación de texto)
    3. Clasificación de texto
    4. Extracción de palabras clave
    5. Análisis semántico: parser semántico, Word2Vec hacia vectores de palabras
    6. Arquitectura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)

Requerimientos

No hay requisitos específicos para participar en este curso.

 21 Horas

Número de participantes


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