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코스 개요

  1. 빅데이터 환경에서의 분산 처리
    1.  데이터 추출 기법 (단일 머신 훈련 모델 및 분산 예측: 전통적인 머신러닝 알고리즘과 MapReduce를 통한 분산 예측)
    2. Apache Spark MLlib
  2. 추천 및 광고의 정밀도 개선:
    1. 자연어 처리 기초
    2. 텍스트 클러스터링, 텍스트 분류(라벨링), 동의어 활용
    3. 사용자 프로파일링 및 라벨 체계 구축
    4. 추천 알고리즘 전략 수립
    5. 클래스 간 lift, 클래스 내 lift, 정밀도 확보 방법
    6. 추천 시스템 순환 구조의 설계 방안
  3. 논리 회귀 분석 및 Ranking SVM
  4. 특징 식별: (심층 학습과 그래픽 기반 자동 특징 추출)
  5. 자연어 처리
    1. 중국어 형태소 분석
    2. 주제 모델링(텍스트 클러스터링)
    3. 텍스트 분류
    4. 핵심 단어 추출 방법
    5. 의미 분석을 위한 Semantic Parser, Word2Vec와 워드 벡터 활용
    6. RNN 장단기 기억망(LSTM) 구조

요건

이 강좌의 수강을 위해 별도의 사전 조건은 없습니다.

 21 시간

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