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Duración 21 horas
Temario del curso
- Distribución en Big Data
- Métodos de minería de datos (predicción con modelo único de entrenamiento y distribuido: algoritmos de aprendizaje automático tradicionales + predicción distribuida con Mapreduce)
- Apache Spark MLlib
- Recomendaciones y publicidad de precisión:
- Componentes del Lenguaje Natural
- Agrupación de texto, clasificación de texto (etiquetado), sinónimos
- Restauración del perfil de usuario, sistema de etiquetado
- Estrategias de algoritmos de recomendación
- Lift entre clases, lift dentro de clases, cómo lograr precisión
- Cómo construir un ciclo cerrado para los algoritmos de recomendación
- Regresión logística, RankingSVM
- Extracción de características: (Reconocimiento automático de características mediante aprendizaje profundo y formas geométricas)
- Lenguaje Natural
- Segmentación de palabras en chino
- Modelos de temas (agrupación de texto)
- Clasificación de texto
- Extracción de palabras clave
- Análisis semántico, analizador semántico, de word2vec a vectores de palabras
- Arquitectura RNN Long short-term memory (LSTM)
Requerimientos
No se requieren conocimientos previos específicos para participar en este curso.
Reseñas (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Traducción Automática
