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Struttura del corso

  1. Distribuzione su larga scala dei dati
    1. Metodi di data mining (addestramento di modelli su singola macchina + previsione distribuita: algoritmi di machine learning tradizionali + previsione distribuita con MapReduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Raccomandazione e targeting pubblicitario avanzato:
    1. Predizioni basate sul linguaggio naturale
    2. Clusterizzazione del testo, classificazione del testo (con tag), sinonimi
    3. Ricostruzione del profilo utente e sistema di tag
    4. Strategie degli algoritmi di raccomandazione
    5. Valore lift tra classi, lift all'interno della stessa classe e strategie di precisione
    6. Costruzione di un ciclo chiuso per gli algoritmi di raccomandazione
  3. Regressione logistica e RankingSVM
  4. Riconoscimento delle feature: (riconoscimento automatico delle feature mediante deep learning e grafici)
  5. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
    1. Segmentazione del testo cinese
    2. Modelli tematici (clusterizzazione del testo)
    3. Classificazione del testo
    4. Estrazione delle parole chiave
    5. Analisi semantica: parser semantico, word2vec e vettori di parole
    6. Architettura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)

Requisiti

Non sono richiesti prerequisiti specifici per partecipare a questo corso.

 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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