Eğitim İçeriği

  1. Büyük Veri Altında Dağıtık
    1. Veri Madenciliği Yöntemleri (Tek Makine Eğitimi + Dağıtık Tahmin: Geleneksel Makine Öğrenimi Algoritmaları + Mapreduce Dağıtık Tahmin,)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Öneriler ve Reklamların Doğru Hedeflenmesi:
    1. Doğal Dilin Bir Kısmı
    2. Metin Kümeleme, Metin Sınıflandırma (Etiketler), Eşanlamlılar
    3. Kullanıcı Profili Geri Kazanımı, Etiket Sistemi
    4. Öneri Algoritmalarının Stratejileri
    5. Sınıflar Arasındaki Kaldırma, Sınıf İçindeki Kaldırma, Nasıl Doğru Hedeflenir
    6. Öneri Algoritmalarının Kapalı Döngüsünün Nasıl Oluşturulacağı
  3. Lojistik Regresyon, RankingSVM,
  4. Özellik Tanıma: (Derin Öğrenme ve Grafiğin Otomatik Özellik Tanıma)
  5. Doğal Dil
    1. Çince Kelime Ayrıştırma
    2. Konu Modellemesi (Metin Kümeleme)
    3. Metin Sınıflandırma
    4. Anahtar Kelimelerin Çıkarılması
    5. Anlamsal Analiz semantik ayrıştırıcı, word2vec'den kelime vektörlerine
    6. RNN Uzun Kısa Süreli Bellek (TSTM) Mimarisi
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler