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課程簡介
- 大數據下的分散式
- 資料探勘方法(訓練單模型 + 分散式的預測：傳統機器學習算法 + Mapreduce 分散式預測,)
- Apache Spark MLlib
- 推薦與廣告精準投放：
- 自然語言的部分
- 文本聚類，文本分類（標籤），同義詞
- 使用者 profile 還原，標籤體系
- 推薦算法的策略
- 類別之間的 lift，類別內的 lift，如何精準
- 如何構建推薦算法的閉環
- 邏輯迴歸，RankingSVM,
- 特徵識別：（深度學習與圖形的自動特徵識別）
- 自然語言
- 中文分詞
- 主題模型(文本聚類)
- 文本分類
- 提取關鍵詞
- 語義分析 semantic parser，word2vec 到詞向量
- RNN Long short-term memory (LSTM) Architecture
最低要求
參加本課程沒有任何特定要求。
21 小時
客戶評論 (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
課程 - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
機器翻譯
