După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Acest curs îți va arăta cum să construiești motoare de recomandare folosind algoritmul Alternating Least Squares în PySpark. Folosind popularul set de date MovieLens și setul de date Million Songs, cursul te va ghida pas cu pas prin intuiția algoritmului Alternating Least Squares, precum și prin codul necesar pentru a antrena, testa și implementa modele ALS pe diverse tipuri de date despre clienți.
Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Recomandările sunt peste tot
Acest capitol îți va arăta cât de puternice pot fi motoarele de recomandare și va face distincții importante între motoarele bazate pe filtrare colaborativă și cele bazate pe conținut, precum și între tipurile de date implicite și explicite pe care le pot folosi. Vei învăța, de asemenea, o metodă eficientă de a descoperi caracteristici ascunse (caracteristici latente) care pot să nu fie evidente în seturile de date despre clienți.
- De ce să înveți să construiești motoare de recomandare?50 XP
- Descoperă puterea unui motor de recomandare100 XP
- Puterea motoarelor de recomandare50 XP
- Tipuri de motoare de recomandare și tipuri de date50 XP
- Filtrare colaborativă vs. filtrare bazată pe conținut50 XP
- Filtrare colaborativă vs. filtrare bazată pe conținut – partea a II-a50 XP
- Date implicite vs. explicite100 XP
- Tipurile de date pentru evaluări100 XP
- Utilizări ale motoarelor de recomandare50 XP
- Alte utilizări ale motoarelor de recomandare.50 XP
- Confirmă înțelegerea caracteristicilor latente100 XP
2
Cum funcționează ALS?
În acest capitol vei recapitula conceptele de bază ale înmulțirii și factorizării matricelor, vei aprofunda modul în care funcționează algoritmul Alternating Least Squares și ce argumente și hiperparametri folosește pentru a returna cele mai bune recomandări posibile. Vei învăța, de asemenea, tehnici importante pentru pregătirea corectă a datelor în vederea utilizării ALS în Spark.
3
Recomandări de filme
În acest capitol vei face cunoștință cu setul de date MovieLens. Vei parcurge pașii necesari pentru a evalua compatibilitatea acestuia cu ALS, vei construi un model ALS complet, cu validare încrucișată, și vei învăța cum să îi evaluezi performanța. Aceasta va fi baza pentru toate modelele ALS pe care le vei construi ulterior cu PySpark.
4
Ce faci când nu ai evaluări de la clienți?
În cele mai multe situații reale, nu vei dispune de date „perfecte" despre clienți pentru a construi un model ALS. Acest capitol te va învăța cum să folosești datele despre comportamentul clienților pentru a „deduce" evaluările acestora și cum să utilizezi aceste evaluări deduse pentru a construi un motor de recomandare ALS. Folosind setul de date Million Songs și o altă versiune a setului de date MovieLens, acest capitol îți va arăta cum să valorifici datele disponibile pentru a construi un motor de recomandare cu ALS și a îi evalua performanța.
Construiește motoare de recomandare cu PySpark
Curs
finalizat
