Course Outline

  1. 빅데이터 기반 배포
    1. 데이터 마이닝 방법(단일 머신 트레이닝 + 분산 예측: 기존 머신러닝 알고리즘 + Mapreduce 분산 예측,)
    2. Apache SparkMLlib
  2. 추천 및 정확한 광고:
    1. 자연어 부분
    2. 텍스트 클러스터링, 텍스트 분류(태그), 동의어
    3. 사용자 프로필 복원, 라벨 시스템
    4. 추천 알고리즘 전략
    5. 클래스 간 리프트, 클래스 내 리프트, 정확성 방법
    6. 추천 알고리즘을 위한 폐쇄 루프를 구축하는 방법
  3. 로지스틱 회귀, RankingSVM,
  4. 특징 인식: (그래픽의 딥러닝 및 자동 특징 인식)
  5. 자연어
    1. 중국어 단어 분할
    2. 주제 모델(텍스트 클러스터링)
    3. 텍스트 분류
    4. 키워드 추출
    5. 의미론적 분석 의미론적 파서, word2vec에서 단어 벡터로
    6. RNN TSTM(장단기 기억) 아키텍처
 21 Hours

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