Progetto di apprendimento automatico: creazione di un sistema di raccomandazione

Questo corso basato su testo ti guida passo dopo passo attraverso la progettazione, la costruzione e la valutazione di un sistema di raccomandazione completo. Imparerai come elaborare i dati, estrarre le funzionalità, applicare il filtraggio collaborativo e basato sul contenuto e implementare moderne tecniche di raccomandazione basate sull'incorporamento. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dei sistemi di raccomandazione, incluso il filtraggio collaborativo e il filtraggi basato sui contenuti - Elabora e pulisci i set di dati di interazione del mondo reale utilizzando i moderni flussi di lavoro Pandas - Costruisci e addestra modelli di raccomandazione utilizzando Scikit-learn e TensorFlow - Generare incorporamenti di utenti e oggetti per implementare la ricerca moderna basata sulla somiglianza - Valuta le prestazioni del recommender utilizzando metriche standard del settore - Struttura il tuo codice di apprendimento automatico in una pipeline pulita e riproducibile Inizierai con i concetti di base delle raccomandazioni e la preparazione dei dati, progredirai attraverso lo sviluppo del modello con Scikit-learn e le reti neurali in TensorFlow e concluderai con le moderne tecniche di incorporamento. Questo corso è progettato per aspiranti scienziati e sviluppatori di dati che hanno conoscenze di base di Python e vogliono costruire il loro primo grande progetto di apprendimento automatico.Inizia a leggere oggi per trasformare le tue conoscenze sull'apprendimento automatica in un progetto pratico e pronto per il portafoglio.