お問い合わせを送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
コース概要
- ビッグデータ環境における分散処理
- データ抽出手法（単一モデルによる訓練および分散予測：従来型機械学習アルゴリズムとMapReduceを用いた分散予測）
- Apache Spark MLlib
- 推薦エンジンの構築と最適化：
- 自然言語の特性
- テキストクラスタリング、分類（タグ付け）、同義語処理
- ユーザープロファイル作成およびタグ体系の設計
- 推薦アルゴリズムの戦略的選択方法
- クラス間・クラス内のlift値の意味、精度向上のための最適化手法
- 効果的な推薦システムの構築サイクル
- 論理回帰およびRankingSVM
- 特徴抽出技術：深層学習を用いた画像データからの自動特徴認識
- 自然言語処理
- 中国語の形態素解析
- トピックモデル（テキストクラスタリング）
- テキスト分類方法
- 重要単語の抽出技法
- 意味解析：セマンティックパーサやWord2Vecによるベクトル表現生成
- RNNおよび長短期記憶ネットワーク（LSTM）アーキテクチャ
要求
本コースを受講するための特定の前提条件はありません。
21 時間
お客様の声 (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
コース - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
機械翻訳
