Chia Sẻ Khóa Học Recommender System & Deep Learning Trong Python [Update Tháng 9/2025] [Khóa 5765 A]
Khóa học chuyên sâu nhất về recommendation system với các kỹ thuật deep learning, machine learning, data science và AI.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu và triển khai các recommendation chính xác cho người dùng của bạn bằng các thuật toán đơn giản và hiện đại nhất.
- ✓ Big data matrix factorization trên Spark với một AWS EC2 cluster.
- ✓ Matrix factorization / SVD trong Numpy thuần túy.
- ✓ Matrix factorization trong Keras.
- ✓ Deep neural network, residual network và autoencoder trong Keras.
- ✓ Restricted Boltzmann Machine trong Tensorflow.
Bạn có tin hay không, hầu hết các doanh nghiệp trực tuyến hiện nay đều sử dụng các recommender system theo cách này hay cách khác.
Ý tôi là gì khi nói đến “recommender system” và tại sao chúng lại hữu ích?
Hãy cùng xem xét 3 trang web hàng đầu trên Internet theo Alexa: Google, YouTube và Facebook.
Recommender system hình thành nên nền tảng của những công nghệ này.
Google: Kết quả tìm kiếm.
Đó là lý do tại sao Google là công ty công nghệ thành công nhất hiện nay.
YouTube: Video dashboard.
Tôi chắc chắn mình không phải là người duy nhất vô tình dành hàng giờ đồng hồ trên YouTube trong khi còn nhiều việc quan trọng hơn phải làm! Làm sao họ có thể thuyết phục bạn làm vậy?
Đúng vậy. Recommender system!
Facebook: Quyền lực đến mức các chính phủ trên thế giới lo ngại rằng newsfeed có quá nhiều ảnh hưởng đến người dân! (Hoặc có thể họ lo lắng về việc mất đi quyền lực của chính mình... hừm...).
Tuyệt vời!
Khóa học này cung cấp rất nhiều mẹo giúp các recommender system hoạt động trên nhiều nền tảng.
Chúng ta sẽ xem xét các thuật toán news feed phổ biến như Reddit, Hacker News và Google PageRank.
Chúng ta sẽ xem xét các kỹ thuật Bayesian recommendation đang được nhiều công ty truyền thông sử dụng hiện nay.
Nhưng khóa học này không chỉ nói về news feeds.
Các công ty như Amazon, Netflix và Spotify đã sử dụng recommendation để gợi ý sản phẩm, phim và nhạc cho khách hàng trong nhiều năm nay.
Những thuật toán này đã mang lại thêm hàng tỷ đô la doanh thu.
Vì vậy, tôi đảm bảo với bạn rằng những gì bạn sắp học trong khóa học này là rất thực tế, rất có thể áp dụng và sẽ có tác động rất lớn đến doanh nghiệp của bạn.
Dành cho những ai muốn đào sâu vào lý thuyết để hiểu cách mọi thứ thực sự vận hành, các bạn biết đấy, đây là chuyên môn của tôi và sẽ không thiếu những điều đó trong khóa học này. Chúng ta sẽ tìm hiểu các thuật toán tiên tiến như matrix factorization và deep learning (sử dụng cả supervised & unsupervised learning - Autoencoder và Restricted Boltzmann Machine), và bạn sẽ học được rất nhiều mẹo để cải thiện kết quả ban đầu.
Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách thực hiện matrix factorization bằng big data trong Spark. Chúng ta sẽ tạo một cluster bằng cách sử dụng các Amazon EC2 instance với Amazon Web Services (AWS). Hầu hết các khóa học và hướng dẫn khác đều sử dụng bộ dữ liệu MovieLens 100k - thật là nhỏ bé! Các ví dụ của chúng tôi sử dụng MovieLens 20 triệu.
Cho dù bạn bán các sản phẩm trên cửa hàng thương mại điện tử hay chỉ viết blog, bạn đều có thể sử dụng các kỹ thuật này để đưa ra những đề xuất phù hợp cho người dùng vào đúng thời điểm.
Nếu bạn là nhân viên của một công ty, bạn có thể sử dụng những kỹ thuật này để gây ấn tượng với người quản lý và được tăng lương!
Hẹn gặp lại bạn ở khóa học nhé!
Mục lục:
- ✓ 01. Welcome!
- ✓ 02. Các Recommendation System đơn giản.
- ✓ 03. Collaborative Filtering.
- ✓ 04. Beginner Q&A.
- ✓ 05. Matrix Factorization & Deep Learning.
- ✓ 06. Restricted Boltzmann Machine (RBM) cho Collaborative Filtering.
- ✓ 07. Big Data Matrix Factorization với Spark Cluster trên AWS / EC2.
- ✓ 08. Basic Review.
- ✓ 09. Bayesian Ranking (Scary Version).
- ✓ 10. Phụ lục / Giới thiệu FAQ.
- ✓ 11. Thiết lập Môi trường của Bạn (FAQ theo yêu cầu của Học viên).
- ✓ 12. Trợ giúp thêm về Python Coding cho Beginner (FAQ theo yêu cầu của Học viên).
- ✓ 13. Các chiến lược Học tập hiệu quả cho Machine Learning (FAQ theo yêu cầu của Học viên).
- ✓ 14. Phụ lục / FAQ Finale.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bất kỳ ai sở hữu hoặc điều hành một doanh nghiệp trên Internet.
- ✓ Sinh viên chuyên ngành học máy, học sâu, trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu
- ✓ Các chuyên gia về machine learning, deep learning, trí tuệ nhân tạo và data science.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU