Makine Öğrenmesi ile Tavsiye Sistemleri Tasarlamak

Sonsuz seçimlerin olduğu bir dünyada, kişiselleştirme kullanıcıları ilgilendiren ve tatmin eden bir anahtardır. Bu kurs, modern tavsiye sistemleri inşa etmek için kullanılan temel kavramlar, matematiksel ilkeler ve pratik algoritmalar aracılığıyla size rehberlik eder. Temel tavsiye kavramlarını anlamaktan akıllı sistemleri tasarlama, uygulama ve değerlendirmeye geçiş yapacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve yapısal kod yürüyüşleri yoluyla, işbirlikli filtreleme, içerik tabanlı sistemler ve gelişmiş derin öğrenme yaklaşımlarını uygulama becerilerini kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Temel tavsiye kavramlarını, kullanıcı-malzemeler etkileşimlerini ve veri hazırlama tekniklerini anlayın; Matris faktörizasyonu ve benzerlik metriklerini kullanarak işbirlikçi filtreleme modelleri oluşturun; Metin işleme ve madde meta verilerini kullanan içerik tabanlı filtre sistemleri geliştirin; Derin öğrenme mimarilerini uygulayın, Dizisel öneri için tekrarlayan sinirsel ağlar; Yerleştirilmiş önerileri ölçmek için modern vektör veritabanı kavramlarını uygulayın; Hassasiyet, hatırlama ve NDCG gibi çevrimdışı metrikleri kullanarak sistem performansını değerlendirin. Yolculuk, matris faktörizasyonu, sinirsel ağlar ve modern ölçeklenebilirlik paternlerine ilerlemeden önce temel terminoloji ve basit benzerlik ölçümleriyle başlar.Her kavram, okunması, analiz edilmesi ve uygulanması için pratik Python tabanlı kod parçalarıyla güçlendirilir. Bu ders, hedefli veri bilimcileri, yazılım geliştiriciler ve öneri motorlarına yeni başlayan analitik zihinler için tasarlanmıştır; Python'un temel anlayışı yararlıdır ancak önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Kişiselleştirilmiş önerilerin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.