Course Outline

    빅데이터 하의 분산 데이터 마이닝 방법(단일 머신 훈련 + 분산 예측: 기존 머신러닝 알고리즘 + Mapreduce 분산 예측,) Apache Spark MLlib
추천과 정확한 광고 : 자연어 부분
  • 텍스트 클러스터링, 텍스트 분류(태그), 동의어
  • 사용자 프로필 복원, 라벨 시스템
  • 추천 알고리즘 전략
  • 클래스 간 리프트, 클래스 내 리프트, 정확성 방법
  • 추천 알고리즘을 위한 폐쇄 루프를 구축하는 방법
  • 로지스틱 회귀, RankingSVM,
  • 특징 인식: (그래픽의 딥러닝 및 자동 특징 인식)
  • 자연어 중국어 단어 분할
  • 주제 모델(텍스트 클러스터링)
  • 텍스트 분류
  • 키워드 추출
  • 의미론적 분석 의미론적 파서, word2vec에서 단어 벡터로
  • RNN TSTM(장단기 기억) 아키텍처
  •   21 Hours

    Number of participants


    Starts

    Ends


    Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

    Price per participant

    회원 평가 (1)

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