Cara membuat sistem rekomendasi pembelajaran mesin dengan pembelajaran mendalam, pemfilteran kolaboratif, dan Python.
Apa yang akan Anda pelajari?
-
Memahami dan menerapkan pemfilteran kolaboratif berbasis pengguna dan berbasis item untuk merekomendasikan item kepada pengguna
-
Buat rekomendasi menggunakan pembelajaran mendalam dalam skala besar
-
Bangun sistem pemberi rekomendasi dengan jaringan saraf dan Restricted Boltzmann Machines (RBM)
-
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 dari keberhasilan sistem 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 hybrid dan ensemble
-
Gunakan Apache Spark untuk menghitung rekomendasi dalam skala besar di sebuah cluster
-
Gunakan K-Nearest-Neighbors untuk merekomendasikan item kepada pengguna
-
Selesaikan masalah dengan rekomendasi berbasis konten
-
Memahami solusi untuk masalah umum dengan sistem pemberi rekomendasi skala besar
Persyaratan
-
PC Windows, Mac, atau Linux dengan setidaknya 3GB ruang disk kosong.
-
Beberapa pengalaman dengan bahasa pemrograman atau scripting (lebih disukai Python)
-
Beberapa latar belakang ilmu komputer, dan kemampuan untuk memahami algoritma baru.
Keterangan
Baru di tahun 2021! Diperbarui dengan Tensorflow Recommenders (TFRS) dan Generative Adversarial Networks untuk rekomendasi (GAN)
Pelajari cara membangun sistem rekomendasi pembelajaran mesin dari salah satu pelopor Amazon di lapangan
Anda telah melihat rekomendasi otomatis di mana saja – di beranda Netflix, di YouTube, dan di Amazon saat algoritme pembelajaran mesin ini mempelajari minat unik Anda, dan menampilkan produk atau konten terbaik untuk Anda sebagai individu. Teknologi ini telah menjadi luar sana, dan dengan memahami cara kerjanya, Anda akan menjadi sangat berharga bagi mereka.
