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Temario del curso

  1. Distribución bajo big data
    1. Métodos de minería de datos (entrenamiento de modelos individuales + predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida con MapReduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Recomendaciones y publicidad dirigida:
    1. Partes del lenguaje natural
    2. Agrupación de textos, clasificación de textos (etiquetas), sinónimos
    3. Restauración del perfil de usuario, sistema de etiquetas
    4. Estrategias de algoritmos de recomendación
    5. Lift entre categorías, lift dentro de una categoría, cómo lograr precisión
    6. Cómo construir un ciclo cerrado para algoritmos de recomendación
  3. Regresión logística, RankingSVM,
  4. Detección de características: (detección automática de características con aprendizaje profundo y grafos)
  5. Lenguaje natural
    1. Segmentación del idioma chino
    2. Modelo temático (agrupación de textos)
    3. Clasificación de textos
    4. Extracción de palabras clave
    5. Análisis semántico: parser semántico, word2vec hacia vectores de palabras
    6. Arquitectura RNN Long Short-Term Memory (LSTM)

Requerimientos

No se requieren requisitos específicos para participar en este curso.

 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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