Kursus Python: Membangun Sistem Rekomendasi dengan Machine Learning dan AI

Cara membuat sistem rekomendasi pembelajaran mesin dengan pembelajaran mendalam, pemfilteran kolaboratif, dan Python.

Apa yang akan Anda pelajari

• Pahami dan terapkan pemfilteran kolaboratif berbasis pengguna dan berbasis item untuk merekomendasikan item kepada pengguna

• Buat rekomendasi menggunakan pembelajaran mendalam dalam skala besar

• Membangun mesin rekomendasi dengan jaringan neural dan Restricted Boltzmann Machines (RBM’s)

• Buat rekomendasi berbasis sesi dengan jaringan saraf berulang dan Gated Recurrent Units (GRU)

• Bangun kerangka kerja untuk menguji dan mengevaluasi algoritme rekomendasi dengan Python

• Terapkan pengukuran yang tepat untuk keberhasilan sistem pemberi rekomendasi

• Bangun sistem pemberi rekomendasi dengan metode faktorisasi matriks seperti SVD dan SVD++

• Terapkan pembelajaran dunia nyata dari Netflix dan YouTube ke proyek rekomendasi Anda sendiri

• Gabungkan banyak algoritme rekomendasi bersama dalam pendekatan hibrid dan ansambel

• Gunakan Apache Spark untuk menghitung rekomendasi dalam skala besar di sebuah kluster

• Gunakan K-Nearest-Neighbors untuk merekomendasikan item kepada pengguna

• Selesaikan masalah dengan rekomendasi berbasis konten

• Memahami solusi untuk masalah umum dengan sistem pemberi rekomendasi berskala besar

Persyaratan

• PC Windows, Mac, atau Linux dengan setidaknya 3GB ruang disk kosong.

• Beberapa pengalaman dengan bahasa pemrograman atau skrip (sebaiknya Python)

• Beberapa latar belakang ilmu komputer, dan kemampuan untuk memahami algoritma baru.

Keterangan

Diperbarui dengan Rekomendasi Tensorflow (TFRS) dan Jaringan Adversarial Generatif untuk rekomendasi (GAN)

Pelajari cara membangun sistem rekomendasi pembelajaran mesin.

Anda telah melihat rekomendasi otomatis di mana saja – di beranda Netflix, di YouTube, dan di Amazon karena algoritme pembelajaran mesin ini mempelajari minat unik Anda, dan menampilkan produk atau konten terbaik untuk Anda sebagai individu. Teknologi ini telah menjadi   di luar sana, dan dengan memahami cara kerjanya, Anda akan menjadi sangat berharga bagi mereka.