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Temario del curso

  1. Distribución bajo big data
    1. Métodos de minería de datos (entrenamiento con modelo único + predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida con MapReduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Recomendaciones y publicidad de segmentación precisa:
    1. Procesamiento del lenguaje natural
    2. Agrupamiento de texto, clasificación de texto (etiquetas), sinónimos
    3. Recuperación del perfil de usuario y sistema de etiquetas
    4. Estrategias de algoritmos de recomendación
    5. Lift entre clases, lift dentro de la clase y cómo lograr precisión
    6. Cómo construir un ciclo cerrado para los algoritmos de recomendación
  3. Regresión logística, RankingSVM
  4. Detección de características: (detección automática de características mediante aprendizaje profundo y grafos)
  5. Procesamiento del lenguaje natural
    1. Segmentación de palabras en chino
    2. Modelos temáticos (agrupamiento de texto)
    3. Clasificación de texto
    4. Extracción de palabras clave
    5. Análisis semántico: analizador sintáctico (semantic parser), Word2Vec y vectores de palabras
    6. Arquitectura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)

Requerimientos

No existen requisitos específicos para participar en este curso.

 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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