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コース概要

  1. ビッグデータにおける分散処理
    1. データマイニング手法(単一モデルのトレーニング + 分散予測: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. 推薦と広告の精密ターゲティング:
    1. 自然言語の側面
    2. テキストクラスタリング、テキスト分類(ラベル付け)、類義語
    3. ユーザープロファイルの復元、ラベル体系
    4. 推薦アルゴリズムの戦略
    5. クラス間でのlift、クラス内でのlift、いかにして精密にアプローチするか
    6. 推薦アルゴリズムのクローズドループをどのように構築するか
  3. ロジスティック回帰、RankingSVM
  4. 特徴量識別:(深層学習とグラフに基づく自動特徴量識別)
  5. 自然言語処理
    1. 中国語の単語分割
    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. 意味解析:意味解析器、Word2Vecから単語ベクトルへ
    6. RNN Long short-term memory (LSTM) アーキテクチャ

要求

このコースに参加するために特定の前提条件はありません。

 21 時間

参加者の人数


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