Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng recommendation engine bằng Alternating Least Squares trong PySpark. Với bộ dữ liệu MovieLens phổ biến và Million Songs, khóa học sẽ dẫn bạn từng bước qua trực giác của thuật toán Alternating Least Squares cũng như cách viết mã để huấn luyện, kiểm tra và triển khai các mô hình ALS trên nhiều loại dữ liệu khách hàng khác nhau.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Gợi ý ở khắp mọi nơi
Chương này sẽ cho bạn thấy recommendation engine mạnh đến mức nào, và nêu rõ những khác biệt quan trọng giữa engine lọc cộng tác (collaborative filtering) và engine dựa trên nội dung (content-based), cũng như các loại dữ liệu ngầm định (implicit) và tường minh (explicit) mà recommendation engine có thể sử dụng. Bạn cũng sẽ học một cách tiếp cận rất mạnh để khám phá các đặc trưng ẩn (latent features) mà có thể bạn còn chưa biết là tồn tại trong các bộ dữ liệu khách hàng.
- Vì sao bạn nên học cách xây dựng hệ thống gợi ý?50 XP
- Thấy sức mạnh của một hệ gợi ý100 XP
- Sức mạnh của hệ thống gợi ý50 XP
- Các loại hệ thống gợi ý và loại dữ liệu50 XP
- Collaborative vs content-based filtering50 XP
- Collaborative vs content-based filtering phần II50 XP
- Dữ liệu ngầm định vs dữ liệu tường minh100 XP
- Kiểu dữ liệu đánh giá100 XP
- Các cách sử dụng hệ thống gợi ý50 XP
- Những cách sử dụng khác của hệ thống gợi ý.50 XP
- Xác nhận hiểu biết về các đặc trưng ẩn100 XP
2
ALS hoạt động như thế nào?
Trong chương này, bạn sẽ ôn lại các khái niệm cơ bản về phép nhân ma trận và phân rã ma trận, đồng thời đi sâu vào cách thuật toán Alternating Least Squares vận hành và những tham số, siêu tham số mà nó sử dụng để trả về các gợi ý tốt nhất có thể. Bạn cũng sẽ học các kỹ thuật quan trọng để chuẩn bị dữ liệu đúng cách cho ALS trong Spark.
3
Gợi ý phim
Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về bộ dữ liệu MovieLens. Bạn sẽ đi qua cách đánh giá mức độ phù hợp của nó cho ALS, xây dựng một mô hình ALS đầy đủ có cross-validation trên dữ liệu này, và học cách đánh giá hiệu năng của mô hình. Đây sẽ là nền tảng cho tất cả các mô hình ALS tiếp theo bạn xây dựng bằng Pyspark.
4
Nếu bạn không có đánh giá của khách hàng thì sao?
Trong hầu hết tình huống thực tế, bạn sẽ không có dữ liệu khách hàng "hoàn hảo" để xây dựng mô hình ALS. Chương này sẽ dạy bạn cách sử dụng dữ liệu hành vi của khách hàng để "suy luận" điểm đánh giá và dùng các điểm đánh giá suy luận đó để xây dựng một recommendation engine bằng ALS. Sử dụng Million Songs Dataset cũng như một phiên bản khác của MovieLens, chương này sẽ chỉ cho bạn cách dùng dữ liệu sẵn có để xây dựng recommendation engine với ALS và đánh giá hiệu năng của nó.
Xây dựng Recommendation Engine với PySpark
Hoàn
thành khóa học
