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Duración 21 horas
Temario del curso
- Distribución en Big Data
- Métodos de minería de datos (entrenamiento de modelos monolíticos + predicciones distribuidas: algoritmos de aprendizaje automático tradicionales + predicciones distribuidas con MapReduce)
- Apache Spark MLlib
- Recomendaciones y colocación precisa de anuncios:
- Aspectos del lenguaje natural
- Agrupación de texto, clasificación de texto (etiquetas), sinónimos
- Perfiles de usuario y sistemas de etiquetado
- Estrategias de algoritmos de recomendación
- Levantamiento entre clases, levantamiento dentro de la clase y cómo lograr precisión
- Cómo construir el ciclo de retroalimentación de los algoritmos de recomendación
- Regresión logística, RankingSVM,
- Reconocimiento de características: (reconocimiento automático de características mediante aprendizaje profundo y grafos)
- Lenguaje natural
- Segmentación de palabras en chino
- Modelos de temas (agrupación de texto)
- Clasificación de texto
- Extracción de palabras clave
- Análisis semántico, analizador semántico, de word2vec a vectores de palabras
- Arquitectura de RNN Long Short-Term Memory (LSTM)
Requerimientos
No se establecen requisitos específicos para participar en este curso.
Reseñas (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Traducción Automática
