Die Colab-Version in diesem Kurs ist veraltet und wird im Juli 2024 entfernt.
Geschätzte Kursdauer: 4 Stunden
Willkommen bei Empfehlungssystemen ! In diesem Kurs haben wir Ihr Wissen über Empfehlungssysteme erweitert und verschiedene Modelle in der Empfehlung erläutert, darunter Matrixfaktorisierung und neuronale Deep-Learning-Netzwerke.
Ziele :
Beschreiben Sie den Zweck von Empfehlungssystemen.
Machen Sie sich mit den Komponenten eines Empfehlungssystems vertraut, einschließlich der Generierung von Kandidaten, der Bewertung und des Rankings.
Mit Einbettungen können Sie Elemente und Abfragen darstellen.
Ein tieferes technisches Verständnis gängiger Verfahren für die Generierung von Kandidaten entwickeln
Verwenden Sie TensorFlow, um zwei Modelle für die Empfehlung zu entwickeln: Matrixfaktorisierung und Softmax.
Voraussetzungen
Für diesen Kurs wird Folgendes vorausgesetzt:
Sie haben einen Machine Learning Crash Course erworben oder können sich damit vertraut machen.
Kenntnisse der linearen Algebra (inneres Produkt, Matrixvektorprodukt).
Sie haben zumindest ein wenig Erfahrung mit der Programmierung mit TensorFlow und Pandas .
Viel Spaß beim Lernen!