1. Новые покупки Показать еще

    24.05.2017: Онлайн коучинг с 100$ к 100.000$ версия 18.0 (пакет PLATINUM) (Дмитрий Ковпак)

    24.05.2017: Буровая установка Родник (Владимир Почеевский)

    24.05.2017: Надоел диабет? Есть решение (Роман Никольский)

    24.05.2017: Затейники. Грибы (Марина Суздалева)

    24.05.2017: Трижды восемь (Алексей Глазичев) + Заговоры Жемины

  2. Гость, если у Вас на каком либо сайте есть аккаунт с повышенным статусом, то и у нас вы можете получить соответствующий статус. Подробнее читайте здесь https://www.skladchik.biz/threads/83942/
    Скрыть объявление
  3. Нужен организатор Показать еще

    22.05.2017: Идеальное свидание. Первый шаг в счастливые отношения (Юлия Ланске)

    18.05.2017: Развитие ребёнка от 5 до 7+ (Валентина Паевская)

    15.05.2017: BETGARANT ХХХ PRO - ПРОГРАММА ДЛЯ СТАВОК НА ФУТБОЛ

    14.05.2017: Java EE – профессиональная разработка

    14.05.2017: ВИДЕО-КУРС СКЕТЧИНГА (Ольга Сорокина)

  4. Сбор взносов Показать еще

    20.05.2017: Клиенты из соцсетей. Быстрый старт (Павел Бесхитров)

    20.05.2017: 33 вида ключевиков (Филипп Царевский)

    20.05.2017: Как получить тысячи клиентов из Вконтакте (Иван Беляев)

    20.05.2017: Фотосъёмки за границей (Ирина Калмыкова)

    17.05.2017: Тотальная конверсия инфомаркетинга. Убойная автоворонка продаж по шагам (Дмитрий Зверев)

Открыто

[ML/Класс] DSCource 4. Прикладные области

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Менеджер, 15 ноя 2015.

Цена:
5000р.
Взнос:
55р.
Записаться

Основной список:

1. Gendalf_beliy
    Тип: Стандартная складчина
    Участников: 1/100
    1. 15 ноя 2015
      #1
      Менеджер

      Менеджер Организатор Организатор

      [ML/Класс] DSCource 4. Прикладные области

      Александр Крот, Прикладные области
      Видео лекций, презентации, ссылки по четвертому курсу данной серии


      "Мы постарались сделать программу так, чтобы в нее входили только самые основные навыки, необходимые в реальной работе. Здесь не будет длинной теории, только практически важные вещи."
      • Александр Крот проведет курс по прикладным задачам в анализе данных, где будут рассмотрены области Text Mining и Graph Theory, а также будут затронуты вопросы машинного обучения на больших данных

      Интеллектуальный анализ текстов (ИАТ, англ. text mining) направление в искусственном интеллекте, целью которого является получение информации из коллекций текстовых документов, основываясь на применении эффективных в практическом плане методов машинного обучения и обработки естественного языка.

      Теория графов раздел дискретной математики, изучающий свойства графов. В общем смысле граф представляется как множество вершин (узлов), соединённых рёбрами. Является широкоприменимой в анализе данных областью знаний, поскольку в виде графов можно удобно представить и описать различные актуальные сущности современного мира как то, например, социальные сети (пользователи и их взаимоотношения), так и Интернет (множество сайтов со ссылками друг на друга).


      Урок 1. Основы Text Mining
      - Извлечение признаков из текстов
      - Метрика TF-IDF
      - Bag of Words как основной инструмент
      - Структура данных word2vec, ее особенности
      - Решение задачи Sentiment Analisys с Kaggle

      Урок 2. Анализ социальных сетей I
      - Базовые понятия теории графов, свойства графов
      - Обход: поиск в глубину, поиск в ширину
      - Нахождение кратчайших путей в графах: алгоритмы Дейкстры, Форда-Беллмана, Флойда
      - Нахождение остовного дерева: агоритмы Краскала, Прима
      - Решение простых задач на графы

      Урок 3. Анализ социальных сетей II
      - Введение в случайные и веб-графы
      - Основные свойства веб-графов - наблюдения Барабаши-Альберт, идея Preferential Attachment
      - Модели случайных графов: Эрдеша-Реньи, Боллобаша-Риордана, модель копирования
      - Основные свойства веб-графов
      - Пример задачи машиннго обучения на графах: Link Prediction
      - Использование свойств веб-графов на практике на примере задачи быстрого нахождения степеней вершин

      Урок 4. Large Scale Machine Learning. Apache Spark
      - Что делать, если обучающая выборка не помещается в оперативную память?
      - Онлайн обучение линейных функций: выбор функции потерь, метрики качества алгоритмов, учет весов объектов
      - Обзор Vowpal Wabbit
      - Реализация алгоритмов машинного обучения в модели вычислений MapReduce
      - Введение в Apache Spark: концепция RDD, кэширование данных в оперативной памяти
      - Основные операции с RDD
      - Работа с shared variables, broadcast variables
      Цена инфопродукта - 5000 руб.

       

      Другие складчины раздела

    2. Загрузка...

      Похожие складчины
      1. Менеджер
        Открыто

        [ML/Класс] DSCource 3. Kaggle Tips & Tricks

        Менеджер, 15 ноя 2015, в разделе: Курсы по программированию
      2. Менеджер
        Открыто

        [ML/Класс] DSCource 2. Data Mining с помощью Python

        Менеджер, 15 ноя 2015, в разделе: Курсы по программированию
      3. Менеджер
        Открыто

        [ML/Класс] DSCource 1. Инструментарий Data Science

        Менеджер, 15 ноя 2015, в разделе: Курсы по программированию
      4. hp4s
        Куплено

        DSCource 2. Data Mining с помощью Python (Юрий Кашницкий)

        hp4s, 12 апр 2016, в разделе: Курсы по программированию