Chia Sẻ Khóa Học Xây Dựng Recommender System Với Machine Learning Và AI [Khóa 9013 A]
Giúp mọi người khám phá các sản phẩm và nội dung mới với các đề xuất về học sâu, mạng nơ-ron và học máy.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Hiểu và áp dụng tính năng lọc cộng tác dựa trên người dùng và dựa trên mặt hàng để gợi ý các mặt hàng cho người dùng.
- ✓ Tạo gợi ý bằng cách sử dụng deep learning ở quy mô lớn.
- ✓ Xây dựng hệ thống gợi ý với mạng nơ-ron và Restricted Boltzmann Machine (RBM).
- ✓ Đưa ra các đề xuất dựa trên session với mạng nơ-ron định kỳ và Gated Recurrent Unit (GRU).
- ✓ Xây dựng một framework để kiểm tra và đánh giá các thuật toán đề xuất với Python.
- ✓ Áp dụng các phép đo phù hợp về thành công của hệ thống gợi ý.
- ✓ Xây dựng hệ thống gợi ý với các phương pháp Matrix factorization như SVD và SVD ++.
- ✓ Áp dụng kiến thức thực tế từ Netflix và YouTube vào các dự án đề xuất của riêng bạn.
- ✓ Kết hợp nhiều thuật toán đề xuất với nhau trong các phương pháp tiếp cận kết hợp và tổng hợp.
- ✓ Sử dụng Apache Spark để tính toán các đề xuất ở quy mô lớn trên một cụm.
- ✓ Sử dụng K-Nearest-Neighbors để giới thiệu các mặt hàng cho người dùng.
- ✓ Hiểu giải pháp cho các vấn đề chung với hệ thống gợi ý quy mô lớn.
Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống gợi ý từ một trong những người tiên phong của Amazon trong lĩnh vực này. Tác giả đã dành hơn chín năm tại Amazon, nơi ông quản lý và dẫn dắt sự phát triển của nhiều công nghệ đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa của Amazon.
Bạn đã thấy các đề xuất tự động ở khắp mọi nơi - trên trang chủ của Netflix, trên YouTube và trên Amazon khi các thuật toán học máy này tìm hiểu về sở thích riêng của bạn và hiển thị các sản phẩm hoặc nội dung tốt nhất cho bạn với tư cách cá nhân. Những công nghệ này đã trở thành trung tâm của các nhà tuyển dụng công nghệ lớn nhất, uy tín nhất hiện có và bằng cách hiểu cách chúng hoạt động, bạn sẽ trở nên rất có giá trị đối với họ.
Khóa học sẽ đề cập đến các thuật toán đề xuất đã thử và đúng dựa trên lọc cộng tác dựa trên vùng lân cận và làm việc với các kỹ thuật hiện đại hơn bao gồm Matrix factorization và thậm chí học sâu với mạng nơ-ron nhân tạo.
Khóa học này rất thực hành, bạn sẽ phát triển framework của riêng mình để đánh giá và kết hợp nhiều thuật toán đề xuất khác nhau với nhau và thậm chí bạn sẽ xây dựng mạng thần kinh của riêng mình bằng cách sử dụng Tensorflow để tạo đề xuất từ xếp hạng phim trong thế giới thực từ người thật.
Các bài tập viết mã trong khóa học này sử dụng ngôn ngữ lập trình Python . Sẽ bao gồm phần giới thiệu về Python nếu bạn chưa quen với nó, nhưng bạn sẽ cần một số kinh nghiệm lập trình trước để sử dụng thành công khóa học này. Khóa học cũng bao gồm một đoạn giới thiệu ngắn về học sâu nếu bạn chưa quen với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhưng bạn sẽ cần có khả năng hiểu các thuật toán máy tính mới.
CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG LƯỢNG KHÔNG GIỚI HẠN VỚI GIÁ ƯU ĐÃI NHẤT, XEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY
Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.
Chia sẽ bài viết lên:
Nhà Sách Tin Học
Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!
Mua bán nhà đất thị trấn Nhà Bè
Trả lờiXóaBảng giá đất Mỹ Phước 3 năm 2024