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기간 21 시간
코스 개요
- 대규모 데이터 환경에서의 분산 처리
- 데이터 마이닝 기법(单机型 훈련 + 분산형 예측: 전통적 머신 러닝 알고리즘 + Mapreduce 분산 예측)
- Apache Spark MLlib
- 추천 및 정밀 광고 배포:
- 자연어 처리 기초
- 텍스트 군집화, 텍스트 분류(태깅), 동의어
- 사용자 프로필 복원, 태그 시스템
- 추천 알고리즘 전략
- 클래스 간 lift, 클래스 내 lift, 정밀도 향상 방법
- 추천 알고리즘의 폐쇄 루프 구축 방법
- 로지스틱 회귀, RankingSVM
- 특징 추출: (딥러닝 및 그래픽스 기반 자동 특징 추출)
- 자연어
- 중국어 워드 세그멘테이션
- 토픽 모델링(텍스트 군집화)
- 텍스트 분류
- 키워드 추출
- 의미 분석, 시맨틱 파서, word2vec 및 워드 벡터
- RNN, Long Short-Term Memory (LSTM) 아키텍처
요건
본 과정 수강에 특별한 선결 요건이 없습니다.
회원 평가 (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
코스 - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
기계 번역됨
