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Temario del curso

  1. Entorno distribuido para grandes volúmenes de datos
    1. Métodos de extracción y procesamiento: modelos entrenados en máquinas únicas y predicciones distribuidas mediante algoritmos tradicionales del aprendizaje automático y la arquitectura MapReduce.
    2. Apache Spark MLlib
  2. Fundamentos de los sistemas de recomendación y publicidad dirigida:
    1. Componentes lingüísticos en el procesamiento del lenguaje natural
    2. Agrupación textual, clasificación de contenidos (etiquetado) e identificación de sinónimos
    3. Diseño y análisis de perfiles de usuario y sistemas de etiquetado
    4. Estrategias eficaces para los algoritmos recomendadores
    5. Índices lift entre categorías e internos a ellas: optimización de precisión
    6. Mecanismos para implementar ciclos cerrados en la lógica de recomendación
  3. Lógica de regresión y modelado RankingSVM
  4. Identificación automática de rasgos característicos (tanto mediante aprendizaje profundo como por detección gráfica de atributos significativos)
  5. Procesamiento del lenguaje natural
    1. Técnicas de segmentación del texto en chino
    2. Diseño de modelos temáticos mediante agrupación textual
    3. Clasificación semántica de textos
    4. Métodos para extracción de términos clave relevantes
    5. Parser sintáctico semántico, transformaciones de texto a vectores mediante Word2Vec
    6. Estructura arquitectónica RNN de memoria corta y larga (LSTM)

Requerimientos

No existen requisitos previos específicos para participar en este curso.

 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*

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