Curso de construcción de sistemas de recomendación con aprendizaje automático e inteligencia artificial

Curso de construcción de sistemas de recomendación con aprendizaje automático e inteligencia artificial

Ayude a las personas a descubrir nuevos productos y contenido con recomendaciones de aprendizaje profundo, redes neuronales y aprendizaje automático.

Lo que aprenderás

Curso de construcción de sistemas de recomendación con aprendizaje automático e inteligencia artificial

  • Comprender y aplicar el filtrado colaborativo basado en elementos y en usuarios para recomendar elementos a los usuarios.
  • Cree recomendaciones utilizando el aprendizaje profundo a escala masiva
  • Cree sistemas de recomendación con redes neuronales y máquinas de Boltzmann restringidas (RBM)
  • Haga recomendaciones basadas en sesiones con redes neuronales recurrentes y unidades recurrentes cerradas (GRU)
  • Cree un marco para probar y evaluar algoritmos de recomendación con Python
  • Aplicar las medidas correctas del éxito de un sistema de recomendación
  • Construya sistemas de recomendación con métodos de factorización matricial como SVD y SVD ++
  • Aplique los aprendizajes del mundo real de Netflix y YouTube a sus propios proyectos de recomendación
  • Combine muchos algoritmos de recomendación juntos en enfoques híbridos y conjuntos
  • Use Apache Spark para calcular recomendaciones a gran escala en un clúster
  • Utilice K-Neighbors-Neighbors para recomendar elementos a los usuarios
  • Resuelva el problema del "inicio en frío" con recomendaciones basadas en contenido
  • Comprender las soluciones a problemas comunes con sistemas de recomendación a gran escala.

Requisitos

  • Una PC con Windows, Mac o Linux con al menos 3 GB de espacio libre en disco.
  • Alguna experiencia con un lenguaje de programación o scripting (preferiblemente Python)
  • Algo de experiencia en ciencias de la computación y capacidad para comprender nuevos algoritmos.

Descripción

Aprenda a construir sistemas de recomendación de uno de los pioneros de Amazon en el campo.. Frank Kane pasó más de nueve años en Amazon, donde dirigió y dirigió el desarrollo de muchas de las tecnologías de recomendación de productos personalizados de Amazon.

Ha visto recomendaciones automatizadas en todas partes: en la página de inicio de Netflix, en YouTube y en Amazon, ya que estos algoritmos de aprendizaje automático aprenden sobre sus intereses únicos y muestran los mejores productos o contenido para usted como individuo. Estas tecnologías se han convertido fundamental para los empleadores de tecnología más grandes y prestigiosos por ahí, y al comprender cómo funcionan, se volverá muy valioso para ellos.

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  • Construyendo un motor de recomendación
  • Evaluar sistemas de recomendación
  • Filtrado basado en contenido usando atributos de artículo
  • Basado en el vecindario filtración colaborativa con CF basado en el usuario, basado en artículos y KNN
  • Métodos basados ​​en modelos que incluyen factorización matricial y SVD
  • Aplicando aprendizaje profundo, inteligencia artificial y redes neuronales artificiales a recomendaciones
  • Recomendaciones basadas en sesiones con redes neuronales recursivas
  • Escalar a conjuntos de datos masivos con Apache Spark aprendizaje automático, Amazon DSSTNE aprendizaje profundo y AWS SageMaker con máquinas de factorización
  • Desafíos del mundo real y soluciones con sistemas de recomendación
  • Estudios de caso de YouTube y Netflix
  • Construyendo híbrido, recomendadores de conjuntos

Este curso completo lo lleva desde los primeros días del filtrado colaborativo hasta las aplicaciones de vanguardia de las redes neuronales profundas y las técnicas modernas de aprendizaje automático para recomendar los mejores elementos a cada usuario individual.

Los ejercicios de codificación de este curso utilizan el Pitón lenguaje de programación. Incluimos una introducción a Python si es nuevo en él, pero necesitará algo de experiencia previa en programación para usar este curso con éxito. También incluimos una breve introducción al aprendizaje profundo si es nuevo en el campo de la inteligencia artificial, pero deberá ser capaz de comprender nuevos algoritmos informáticos.

Se incluyen subtítulos en inglés de alta calidad editados a mano para ayudarlo a seguir la lectura.

¡Espero verte pronto en el curso!

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