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코스 개요

  1. 대규모 데이터 환경에서의 분산 처리
    1. 数据挖掘 방법론 (단일 모델 학습 + 분산 예측: 전통 머신러닝 알고리즘 + MapReduce 분산 예측)
    2. Apache Spark MLlib
  2. 추천 및 광고 정밀 타겟팅:
    1. 자연어 처리의 주요 영역
    2. 텍스트 군집화, 텍스트 분류(라벨링), 동의어
    3. 사용자 프로필 복원, 라벨 체계
    4. 추천 알고리즘 전략
    5. 범주 간 Lift, 범주 내 Lift, 정밀도 향상 방법
    6. 추천 알고리즘의 순환 구조(피드백 루프) 구축
  3. 로직 회귀(Logistic Regression), RankingSVM
  4. 특징 추출: (딥러닝 및 그래프 기반 자동 특징 추출)
  5. 자연어 처리
    1. 중국어 분어(형태소 분석)
    2. 토픽 모델링(텍스트 군집화)
    3. 텍스트 분류
    4. 키워드 추출
    5. 의미 분석: Semantic Parser, Word2Vec에서 단어 임베딩까지
    6. RNN: Long Short-Term Memory(LSTM) 아키텍처

요건

본 과정 수강을 위한 특정 전제 조건은 없습니다.

 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

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