Capacitación en Sistemas de Recomendación (También conocido como: sistemas de recomendación, plataforma de recomendación o de motor de recomendación).
La capacitación en Sistemas de Recomendación está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en México, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación
Testimonios
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Curso: OptaPlanner en la Práctica
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Programa del curso Sistemas de Recomendación
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
7 horas
Descripción General
Amazon DSSTNE es una biblioteca de código abierto para el entrenamiento y la implementación de modelos de recomendación. Permite modelos con matrices de peso que son demasiado grandes para que una sola GPU se entrene en un solo host.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar DSSTNE para crear una aplicación de recomendación.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entrene un modelo de recomendación con conjuntos de datos dispersos como entrada
- Escala de entrenamiento y modelos de predicción en múltiples GPU
- Extienda el cómputo y el almacenamiento de forma paralela a los modelos
- Genere recomendaciones de productos personalizados similares a Amazon.
- Implemente una aplicación lista para producción que pueda escalar a cargas de trabajo pesadas
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar DSSTNE para crear una aplicación de recomendación.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entrene un modelo de recomendación con conjuntos de datos dispersos como entrada
- Escala de entrenamiento y modelos de predicción en múltiples GPU
- Extienda el cómputo y el almacenamiento de forma paralela a los modelos
- Genere recomendaciones de productos personalizados similares a Amazon.
- Implemente una aplicación lista para producción que pueda escalar a cargas de trabajo pesadas
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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