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Struttura del corso
- Distribuzione in scenari Big Data
- Metodi di data mining (addestramento su singola macchina + predizioni distribuite: algoritmi di machine learning tradizionali + predizioni distribuite MapReduce)
- Apache Spark MLlib
- Raccomandazioni e targeting pubblicitario:
- Componenti del linguaggio naturale
- Clusterizzazione del testo, classificazione del testo (etichettatura), sinonimi
- Profilazione utenti e sistemi di etichette
- Strategie per gli algoritmi di raccomandazione
- Lift tra classi, lift interno alla classe, come raggiungere la precisione
- Come costruire il ciclo di feedback per gli algoritmi di raccomandazione
- Regressione logistica, RankingSVM
- Rilevamento delle caratteristiche: (riconoscimento automatico delle caratteristiche tramite deep learning e grafici)
- Linguaggio naturale
- Tokenizzazione del cinese
- Modelli di argomenti (clusterizzazione del testo)
- Classificazione del testo
- Estrazione delle parole chiave
- Analisi semantica: semantic parser, da Word2Vec a vettori di parole
- Architettura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)
Requisiti
Non sono richiesti requisiti specifici per partecipare a questo corso.
21 ore
Recensioni (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Corso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Traduzione automatica
