Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Spersonalizowane doświadczenia online stały się czymś oczywistym – czy to Netflix polecający serial, czy sklep internetowy sugerujący produkty, które mogą cię zainteresować. Ale jak właściwie działają te rekomendacje? W tym kursie poznasz wszystko, czego potrzebujesz, aby stworzyć własny system rekomendacji. Dzięki praktycznym ćwiczeniom zapoznasz się z dwoma najpopularniejszymi podejściami: filtrowaniem kolaboratywnym i filtrowaniem opartym na treści. Nauczysz się też mierzyć podobieństwo za pomocą odległości Jaccarda i podobieństwa kosinusowego, a także oceniać jakość rekomendacji na danych testowych przy użyciu pierwiastka błędu średniokwadratowego (RMSE). Po ukończeniu kursu będziesz mieć gotowy własny silnik rekomendacji filmów i będziesz potrafić zastosować zdobytą wiedzę w praktyce – w dowolnej branży.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Wprowadzenie do systemów rekomendacji
Jakie problemy rozwiązują systemy rekomendacji i jakie dane najlepiej się do nich nadają? Przekonaj się, jak wartościowe rekomendacje można tworzyć nawet przy ograniczonych danych, i naucz się budować własne systemy sugestii.
- Czym są silniki rekomendacji?50 XP
- Silniki rekomendacji a modele predykcyjne100 XP
- Identyfikowanie właściwych danych dla silników rekomendacji50 XP
- Dane jawne a dane niejawne100 XP
- Rekomendacje niespersonalizowane50 XP
- Wprowadzenie do rekomendacji niespersonalizowanych100 XP
- Ulepszone rekomendacje niespersonalizowane100 XP
- Łączenie popularności i recenzji100 XP
- Sugestie niespersonalizowane50 XP
- Znajdowanie wszystkich par filmów100 XP
- Zliczanie par100 XP
- Twoje pierwsze rekomendacje filmowe100 XP
2
Rekomendacje oparte na treści
Poznaj sposoby wykorzystania atrybutów elementów do tworzenia rekomendacji. Naucz się porównywać elementy na podstawie danych kategorycznych i tekstowych. Twórz profile użytkowników, aby proponować im nowe pozycje na podstawie ich dotychczasowych preferencji.
3
Filtrowanie kolaboratywne
Odkryj nowe elementy do polecania użytkownikom, znajdując osoby o podobnych gustach. Naucz się tworzyć rekomendacje oparte na użytkownikach i na elementach – oraz kiedy stosować każde z tych podejść. Korzystaj z modeli k-najbliższych sąsiadów, aby przewidywać, jak ktoś może ocenić element, z którym jeszcze się nie zetknął.
4
Faktoryzacja macierzy i walidacja predykcji
Dowiedz się, jak rzadkość danych w rzeczywistych zbiorach może wpływać na jakość rekomendacji. Zastosuj faktoryzację macierzy, aby poradzić sobie z tym problemem. Zbadaj rolę ukrytych cech i wykorzystaj je do lepszego zrozumienia swoich danych. Na koniec sprawdź poznane modele w praktyce – ucząc się, jak walidować każde z omówionych podejść.
Budowanie systemów rekomendacji w Pythonie
Kurs
ukończony
