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期間 21 時間
コース概要
- ビッグデータ環境における分散処理
- 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)
- Apache Spark MLlib
- レコメンデーションと広告ターゲティング:
- 自然言語の処理
- 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
- ユーザープロファイルの構築、タグ体系
- レコメンデーションアルゴリズムの戦略
- クラス間のLift、クラス内のLift、高精度化の手法
- 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
- ロジスティック回帰、RankingSVM
- 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)
- 自然言語処理
- 中国語の単語分割(Word Segmentation)
- トピックモデル(テキストクラスタリング)
- テキスト分類
- キーワード抽出
- 意味分析(Semantically parsing)、Word2Vecによる単語ベクトル化
- 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。
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