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 期間 21 時間

コース概要

  1. ビッグデータ環境における分散処理
    1.   データマイニング手法(単一ノードでの学習+分散型予測:従来の機械学習アルゴリズム+MapReduceによる分散予測)
    2. Apache Spark MLlib
  2. レコメンデーションと広告ターゲティング:
    1. 自然言語の処理
    2. テキストクラスタリング、テキスト分類(ラベリング)、シノニム処理
    3. ユーザープロファイルの構築、タグ体系
    4. レコメンデーションアルゴリズムの戦略
    5. クラス間のLift、クラス内のLift、高精度化の手法
    6. レコメンデーションアルゴリズムのフィードバックループ構築
  3. ロジスティック回帰、RankingSVM
  4. 特徴抽出:(ディープラーニングとグラフ構造に基づく自動特徴抽出)
  5. 自然言語処理
    1. 中国語の単語分割(Word Segmentation)
    2. トピックモデル(テキストクラスタリング)
    3. テキスト分類
    4. キーワード抽出
    5. 意味分析(Semantically parsing)、Word2Vecによる単語ベクトル化
    6. RNN Long Short-Term Memory (LSTM) アーキテクチャ

要求

本研修の受講にあたり、特定の前提条件はありません。

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