欢迎学习《基于机器学习Python推荐系统应用开发视频教程》课程，你将学习使用机器学习为现实世界的应用程序构建推荐系统。
发表于 2022 年 11 月
MP4 | 视频：h264、1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
类型：eLearning | 语言：英语 | 时长：70 节课（6 小时 10 分钟）| 大小：2.5 GB
你会学到什么
- • 了解推荐系统的基础知识
- • 了解具有集成人工智能的推荐系统的基本影响
- • 了解推荐系统的主要挑战和应用
- • 学习推荐系统的基本分类法
- • 了解过拟合、欠拟合、偏差和方差的影响
- • 学习基于内容的过滤和协同过滤的基本概念
- • 通过python学习使用机器学习拓扑的推荐系统的动手开发
- • 学习为各种推荐系统应用程序构建推荐系统，例如使用机器学习和 python 的 Spotify 歌曲推荐系统
- • 亲身体验使用机器学习和 python 构建基于内容的推荐系统
- • 亲身体验使用机器学习技术和 python 构建基于项目的推荐系统
- • 学习在 python 中为各种类型的推荐系统应用建模基于 k 近邻的推荐引擎
• 还有更多……
要求
• 不需要推荐系统、机器学习、数据分析或数学方面的先验知识。我们将从基础开始，逐步建立您在该主题中的知识
• 愿意学习和实践
• 只需要基本的 Python
描述
综合课程说明
您有没有想过 YouTube 如何根据您喜欢的内容调整您的提要？
有没有想过！为什么你的 Netflix 会推荐你最喜欢的电视节目？
你有没有想过为自己构建一个定制的推荐系统？
如果是！这就是您正在寻找的课程。
您可能已经搜索了许多相关的课程，但是这门课程是不同的！
本课程是一个完整的软件包，供初学者学习推荐系统的基础知识，其应用程序以及使用机器学习和 python 从头开始构建它。每个模块都有引人入胜的内容，涵盖必要的理论概念，并使用完整的实践方法以及简短的理论概念。在每个模块结束时，我们都会为您分配一个测验，测验的解决方案也可以在下一个视频中找到。
在为您提供推荐系统的基本知识之后，我们将从推荐系统的理论概念开始。您将能够了解推荐系统的重要分类法，它们实际上是它的基本构建块。
这个完整的软件包将使您能够学习使用机器学习和 python 开发推荐系统的基本机制。在本课程中，我们将使用 Python 作为编程语言，如果我们谈论机器学习，它是当今最热门的语言。Python 将从初级到高级进行教授，以便可以实现任何机器学习概念。
这门综合课程将指导您学习如何使用 Python 的强大功能根据用户评分、用户选择、音乐流派、电影类别及其发行年份来评估您的推荐系统数据集。此外，将采用实用的方法为推荐系统构建基于内容的过滤和协同过滤技术，其中将开发动手经验。
我们将学习应用推荐系统模型以及机器学习模型的所有基本和必要概念。此外，本课程中包含了各种项目，为自己开发非常有用的经验。
机器学习已被列为 Glassdoor 上最热门的工作之一，据 Indeed 称，在美国，机器学习工程师的平均工资超过 110,000 美元！机器学习是一项有价值的职业，可以让您解决一些世界上最有趣的问题！
本课程面向具有一定编程经验的初学者，甚至是对数据分析、ML 和 RNN 一无所知的初学者！
这门综合课程可与其他使用机器学习课程的推荐系统相媲美，这些课程通常要花费数千美元，但现在您只需一门课程即可以极少的成本学习所有这些信息！超过 6 小时的高清视频讲座分为许多视频和每个地址的详细代码笔记本，这是 Udemy 上使用机器学习的推荐系统最全面的课程之一！
为什么要报名参加本课程？
本课程旨在帮助您不仅了解推荐系统在现实世界应用程序中的作用和影响，而且还提供了非常独特的实践经验，通过使用各种项目为您的自定义数据集开发完整的推荐系统引擎。这种直接的边做边学课程将帮助您掌握有关 Python 的概念和方法。
本课程是
· 容易理解。
· 富有表现力和不言自明
· 点到为止
· 实用的实时编码
· 包含三个深度项目的完整包，涵盖完整的课程内容
· 全面，涵盖著名数据科学家和人工智能从业者最先进和最近发现的机器学习模型
教学是我们的热情
我们专注于创建鼓励边做边学的在线教程。我们的目标不仅仅是从基于内容的过滤和协同过滤的角度为您提供使用机器学习构建推荐系统的实用方法的肤浅看法。例如，本课程的最后一个模块中有两个项目，这将帮助您通过实验亲自了解机器学习的实际实施以及对电影和 Spotify 歌曲的真实数据集的数据分析。我们付出了额外的努力，以确保您清楚地理解这些概念。我们希望您在继续学习更复杂的概念之前对基础知识有充分的了解。确保您完成这一切的课程材料包括高质量的视频内容、课程笔记、有意义的课程材料、讲义和评估练习。如有任何疑问，您也可以与我们友好的团队联系。
课程内容
我们将教你如何使用 Python 编程，如何使用机器学习概念开发推荐系统！这只是我们将要学习的一些主题
1. 课程概述
2. 推荐系统的动机
▪ 推荐系统流程
▪ 推荐系统的目标
▪ 几代推荐系统
▪ 推荐系统与人工智能的联系
▪ 推荐系统的现实挑战
▪ 推荐系统的应用
3. 推荐系统基础
▪ 推荐系统分类
▪ 项目上下文矩阵
▪ 用户评分矩阵
▪ 推断偏好
▪ 推荐系统的质量
▪ 在线和离线评估技术
▪ 数据集分区
▪ 过拟合
▪ 误差矩阵
▪ 基于内容的过滤
▪ 协同过滤
▪ 基于用户和基于项目的协同过滤
4. 机器学习推荐系统
▪ 推荐系统中的机器学习
▪ 机器学习在推荐系统中的优势
▪ 使用机器学习的推荐系统设计方法
▪ 基于机器学习的推荐系统指南
▪ 使用机器学习进行基于内容过滤的实践方法
▪ 使用机器学习进行基于项目的协同过滤的实践方法
5. 项目 1：使用机器学习的音乐应用程序的歌曲推荐系统
6. 项目2：使用K近邻算法的电影推荐系统
报名参加课程，今天就成为时间序列预测专家！
成功完成本课程后，您将能够
· 将各个领域的推荐系统的概念和理论联系起来
· 理解和实施机器学习模型以构建真实世界的推荐系统
· 了解评估机器学习模型
本课程适用于谁
· 想要提升应用机器学习技能的人
· 想掌握数据分析与机器学习关系的人
· 想要为其应用程序构建定制推荐系统的人
· 想要为推荐系统实现机器学习算法的人
· 对推荐系统特别是基于内容和基于协同过滤的推荐系统充满热情的人
· 机器学习从业者
· 研究学者
· 数据科学家
本课程适用于谁
- • 想要提升应用机器学习技能的人
- • 想要掌握数据分析与机器学习关系的人
- • 想要为其应用程序构建定制推荐系统的人
- • 想要为推荐系统实现机器学习算法的人
- • 对推荐系统特别是基于内容和基于协同过滤的推荐系统充满热情的个人
- • 机器学习从业者
- • 研究学者
- • 数据科学家
