Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Aanbevelingssystemen bouwen in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 04-2024

Leer aanbevelingssystemen bouwen in Python met behulp van machine learning-technieken.

Start Cursus Kosteloos

PythonMachine Learning

4 u

16 videos

60 Opdrachten

4,850 XP

12,783

Bewijs van Prestatie

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

We verwachten inmiddels persoonlijke ervaringen online—of het nu Netflix is dat een serie aanraadt of een webwinkel die suggesties doet voor producten die je misschien ook leuk vindt. Maar hoe worden die suggesties gemaakt? In deze cursus leer je alles wat je nodig hebt om je eigen aanbevelingssysteem te bouwen. Met praktische oefeningen ga je aan de slag met de twee meest gebruikte systemen: collaborative filtering en content-based filtering. Vervolgens leer je hoe je overeenkomsten meet, zoals de Jaccard-afstand en cosine similarity, en hoe je de kwaliteit van aanbevelingen op testdata evalueert met de root mean square error (RMSE). Aan het einde van de cursus heb je je eigen film-aanbevelingssysteem gebouwd en kun je je Python-vaardigheden toepassen om dit soort systemen in elke sector te maken.

Vereisten

Supervised Learning with scikit-learn

1

Introductie tot aanbevelingssystemen

Welke problemen lossen aanbevelingssystemen op en welke data zijn er het meest geschikt voor? Ontdek welke zinvolle aanbevelingen je zelfs met beperkte data kunt doen, en leer hoe je je eigen aanbevelingen maakt.

Wat zijn aanbevelingssystemen?

Recommendation engines vs. voorspellingen

De juiste gegevens voor recommendation engines herkennen

Impliciete vs. expliciete data

Niet-gepersonaliseerde aanbevelingen

Introductie tot niet-gepersonaliseerde aanbevelingen

Verbeterde niet-gepersonaliseerde aanbevelingen

Populariteit en reviews combineren

Niet-gepersonaliseerde suggesties

Alle filmparen vinden

Paren tellen

Je eerste filmaanbevelingen maken

Hoofdstuk beginnen

2

Content-based aanbevelingen

Ontdek hoe itemeigenschappen kunnen worden gebruikt om aanbevelingen te doen. Maak waardevolle vergelijkingen tussen items met zowel categorische als tekstdata. Genereer profielen om nieuwe items aan te bevelen aan gebruikers op basis van hun eerdere voorkeuren.

Introductie tot content-based aanbevelingen

Waarom content-based modellen gebruiken?

Content-based gegevens maken

De content-based data begrijpen

Contentgebaseerde aanbevelingen maken

Individuele films vergelijken met Jaccard-overeenkomst

Al je films in één keer vergelijken

Aanbevelingen maken op basis van filmgenres

Overeenkomsten op basis van tekst

Initialiseer het TF-IDF-model

De TF-IDF-DataFrame maken

Al je films vergelijken met TF-IDF

Aanbevelingen maken met TF-IDF

Aanbevelingen op basis van gebruikersprofielen

Maak de gebruikersprofielen

Aanbevelingen op basis van een gebruikersprofiel

Hoofdstuk beginnen

3

Collaborative filtering

Ontdek nieuwe items om aan te bevelen door anderen te vinden met vergelijkbare smaak. Leer gebruikers- en itembased aanbevelingen maken—en in welke context je welke gebruikt. Zet k-nearest neighbors-modellen in om de wijsheid van de massa te benutten en te voorspellen hoe iemand een item zou beoordelen dat diegene nog niet heeft gezien.

Collaborative filtering

Je gegevens pivoteren

Vergelijkbare gebruikers vinden

Uitdagingen met missende waarden

Compensatie voor onvolledige gegevens

Overeenkomsten vinden

Van user-based naar item-based

Vergelijkbare en verschillende filmbeoordelingen

Vergelijkbaar gewaardeerde films vinden

K-naasteburen gebruiken

Stap voor stap door K-nearest neighbors

KNN-data voorbereiden

KNN-voorspellingen

Item-based of user-based

Item-based en user-based modellen vergelijken

Welke kies je?

Hoofdstuk beginnen

4

Matrixfactorisatie en je voorspellingen valideren

Begrijp hoe de schaarste van datasets uit de praktijk je aanbevelingen kan beïnvloeden. Benut de kracht van matrixfactorisatie om met deze schaarste om te gaan. Ontdek de waarde van latente kenmerken en gebruik ze om je data beter te begrijpen. Tot slot zet je de modellen die je hebt geleerd op de proef door te leren hoe je elke aanpak valideert.

Omgaan met schaarste

Matrixschaarsheid

Beperkte data in je rijen

Matrixvermenigvuldiging

Matrixfactorisatie

Latente kenmerken identificeren

Informatieverlies bij factorizatie

Singular value decomposition (SVD)

Normaliseer je gegevens

Je matrix ontbinden

De matrix opnieuw berekenen

Aanbevelingen doen met SVD

Je voorspellingen valideren

RMSE berekenen

Aanbevelingsmethoden vergelijken

Hoofdstuk beginnen

Aanbevelingssystemen bouwen in Python

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Aanbevelingssystemen bouwen in Python!

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.