¿Qué voy aprender?

  • Comprender y aplicar el filtrado colaborativo basado en el usuario y en el artículo para recomendar artículos a los usuarios

  • Crear recomendaciones usando el aprendizaje profundo a escala masiva

  • Construir sistemas de recomendación con redes neuronales y máquinas Boltzmann restringidas (RBM's)

  • Hacer recomendaciones basadas en sesiones con redes neuronales recurrentes y unidades recurrentes cerradas (GRU)

  • Construir un marco para probar y evaluar los algoritmos de recomendación con Python

  • Aplicar las medidas correctas del éxito de un sistema de recomendación

  • Construir sistemas recomendados con métodos de factorización de matrices como SVD y SVD++.

  • Aplica las enseñanzas del mundo real de Netflix y YouTube a tus propios proyectos de recomendación

  • Combinar muchos algoritmos de recomendación juntos en enfoques híbridos y de conjunto

  • Usar Apache Spark para calcular recomendaciones a gran escala en un grupo

  • Use K-Nearest-Neighbors para recomendar artículos a los usuarios

  • Resolver el problema del "arranque en frío" con recomendaciones basadas en el contenido

  • Comprender las soluciones a problemas comunes con los sistemas de recomendación en gran escala


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¿A quién está dirigido?

  • Desarrolladores de software interesados en aplicar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo a las recomendaciones de productos o contenidos

  • Ingenieros que trabajan o están interesados en trabajar en grandes empresas de comercio electrónico o web

  • Los científicos de computación interesados en la última teoría e investigación de sistemas recomendados

Requisitos

  • Un PC Windows, Mac o Linux con al menos 3 GB de espacio libre en el disco.

  • Alguna experiencia con un lenguaje de programación o scripting (preferiblemente Python)

  • Algunos conocimientos de informática, y la capacidad de entender nuevos algoritmos.


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Descripción del curso

Has 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 tus intereses únicos, y muestran los mejores productos o contenidos para ti como individuo.

Estas tecnologías se han convertido en el centro de los más grandes y prestigiosos empleadores de tecnología que existen, y al entender cómo funcionan, usted se convertirá muy valioso para ellos.

Cubriremos algoritmos de recomendación probados y verdaderos basados en el filtrado colaborativo neighborhood-based, y nos abriremos camino hacia técnicas más modernas, incluyendo la factorización de matrices e incluso el aprendizaje profundo con redes neuronales artificiales.

Los sistemas recomendados son complejos; no se inscriba en este curso esperando un formato de aprendizaje para codificar. No hay una receta a seguir sobre cómo hacer un sistema recomendador; necesitas entender los diferentes algoritmos y cómo elegir cuándo aplicar cada uno para una situación dada. Asumimos que ya sabes cómo codificar.

Sin embargo, este curso es muy práctico; desarrollarás tu propio marco de trabajo para evaluar y combinar muchos algoritmos de recomendación diferentes juntos, e incluso construirás tus propias redes neuronales usando Tensorflow para generar recomendaciones de clasificaciones de películas del mundo real de personas reales.

Que aprenderas:

  • Construir un motor de recomendación

  • Evaluación de los sistemas recomendados

  • Filtrado basado en el contenido utilizando los atributos del artículo

  • Filtrado colaborativo basado en el vecindario con un filtro basado en el usuario, en el artículo y en el KNN CF

  • Métodos basados en modelos, incluida la factorización de matrices y el SVD

  • Aplicando el aprendizaje profundo, la IA y las redes neuronales artificiales a las recomendaciones

  • Recomendaciones basadas en sesiones con redes neuronales recursivas

  • Escalar a conjuntos de datos masivos con aprendizaje de máquinas Apache Spark, aprendizaje profundo de Amazon DSSTNE, y AWS SageMaker con máquinas de factorización

  • Retos y soluciones del mundo real con sistemas recomendados

  • Estudios de casos de YouTube y Netflix

  • Híbrido de construcción, recomendadores de conjuntos

Este curso le lleva desde los primeros días del filtrado colaborativo, hasta las aplicaciones más avanzadas de las redes neuronales profundas y las modernas técnicas de aprendizaje de máquinas para recomendar los mejores elementos a cada usuario individual.

Los ejercicios de codificación de este curso utilizan el lenguaje de programación Python. Incluimos una introducción a Python si eres nuevo en él, pero necesitarás alguna experiencia previa en programación para usar este curso con éxito.

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Reseñas

Valoraciones
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