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코스 개요

  1. 대규모 데이터에서의 분산 처리
    1. 데이터 마이닝 방법 (훈련 모델 및 분산 예측: 전통적인 머신러닝 알고리즘 + MapReduce 분산 예측)
    2. Apache Spark MLlib
  2. 추천 및 광고 정밀 타겟팅:
    1. 자연어 처리의 기초
    2. 텍스트 군집화, 텍스트 분류(라벨링), 유의어
    3. 사용자 프로필 복원 및 라벨 체계
    4. 추천 알고리즘 전략
    5. 군집 간 Lift, 군집 내 Lift 및 정밀도 향상 방법
    6. 추천 알고리즘의 폐쇄 루프 구축 방법
  3. 로지스틱 회귀, RankSVM
  4. 특징 인식: (심층 학습 및 그래프를 통한 자동 특징 인식)
  5. 자연어 처리
    1. 중국어 분할
    2. 테마 모델(텍스트 군집화)
    3. 텍스트 분류
    4. 키워드 추출
    5. 의미 분석: 시맨틱 파서, Word2Vec에서 단어 벡터
    6. RNN Long Short-Term Memory (LSTM) 아키텍처

요건

본 과정 참가에 특별한 요구사항은 없습니다.

 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

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