Скачать [Udemy] Алгоритмы рекомендаций по глубокому обучению с помощью Python

[Калифорния]

[Udemy] Алгоритмы рекомендаций по глубокому обучению с помощью Python (2022)

Мы рассмотрим проверенные и надежные алгоритмы рекомендаций, основанные на совместной фильтрации на основе соседства, и перейдем к более современным методам, включая матричную факторизацию и даже глубокое обучение с искусственными нейронными сетями. Попутно вы изучите наш обширный отраслевой опыт, чтобы понять реальные проблемы, с которыми вы столкнетесь при применении этих алгоритмов в больших масштабах и с реальными данными.

Вы видели автоматические рекомендации повсюду — на домашней странице Netflix, на YouTube и на Amazon, поскольку эти алгоритмы машинного обучения узнают о ваших уникальных интересах и показывают лучшие продукты или контент для вас как личности. Эти технологии стали центральными для крупнейших и самых престижных технологических работодателей , и, поняв, как они работают, вы станете для них очень ценными.

Мы рассмотрим проверенные и надежные алгоритмы рекомендаций, основанные на совместной фильтрации на основе соседства, и перейдем к более современным методам, включая матричную факторизацию и даже глубокое обучение с искусственными нейронными сетями.

Рекомендательные системы сложны; не записывайтесь на этот курс, ожидая формата обучения кодированию. Не существует рецепта создания рекомендательной системы; вам нужно понимать различные алгоритмы и то, как выбирать, когда применять каждый из них в данной ситуации. Мы предполагаем, что вы уже умеете программировать.

Тем не менее, этот курс очень практический ; вы разработаете свою собственную структуру для оценки и объединения множества различных алгоритмов рекомендаций, и вы даже создадите свои собственные нейронные сети, используя Tensorflow , чтобы генерировать рекомендации на основе реальных рейтингов фильмов от реальных людей.

Этот всеобъемлющий курс проведет вас от первых дней совместной фильтрации до передовых приложений глубоких нейронных сетей и современных методов машинного обучения для рекомендации лучших элементов каждому отдельному пользователю.

Упражнения по кодированию в этом курсе используют язык программирования Python . Мы включаем введение в Python, если вы новичок в этом, но вам потребуется некоторый опыт программирования, чтобы успешно использовать этот курс. Мы также включаем краткое введение в глубокое обучение, если вы новичок в области искусственного интеллекта, но вам необходимо понимать новые компьютерные алгоритмы.

Для кого этот курс:

• Разработчики программного обеспечения, заинтересованные в применении машинного и глубокого обучения для рекомендаций по продукту или контенту.
• Инженеры, работающие или заинтересованные в работе в крупных компаниях электронной коммерции или веб-компаниях
• Ученые-компьютерщики интересуются новейшей теорией и исследованиями рекомендательных систем

Требования

• Некоторый опыт работы с языком программирования или скриптов (желательно Python)
• Некоторый опыт в области компьютерных наук и способность понимать новые алгоритмы.

Материал на английском языке

ПРОДАЖНИК

Зарегистрируйтесь или войдите в свой аккаунт для просмотра данного контента на skladchina.net

СКАЧАТЬ МАТЕРИАЛ ПО ССЫЛКЕ НИЖЕ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться