使用 Python 的推荐系统真实世界项目
使用数据科学、机器学习和人工智能技术的推荐系统的真实世界项目。
讲师：Shan Singh
口袋资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！
用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。
你将学到什么
- 学习如何解决现实世界的问题..
- 学习基于协作的过滤
- 了解如何使用相关性来推荐类似的电影或类似的书籍
- 学习基于内容的推荐系统
- 了解如何使用不同的技术，如平均加权、混合模型等。
- 了解不同类型的推荐系统
要求
- 对于前面的部分，只需了解一些基本算术即可
- 精通Python..
描述
不管你相信与否，当今几乎所有在线平台都以某种方式使用推荐系统。
那么“推荐系统”代表什么以及为什么它们如此有用？
让我们看看互联网上排名前 3 的网站：Google、YouTube 和 Netfix
谷歌：搜索结果
这就是为什么谷歌是当今最成功的科技公司。
YouTube：视频仪表板
我确信我不是唯一一个在有更重要的事情要做时不小心在 YouTube 上花了几个小时的人！他们如何说服你这样做？
没错，这都是推荐系统的功劳！
Netflix：根据用户的行为向用户推荐合适的电影，太强大了！
推荐系统旨在预测用户的兴趣并推荐他们很可能感兴趣的产品项目。
本课程让您全面了解推荐系统。
在本课程中，我们将介绍：
- 推荐系统的用例。
- 平均加权技术推荐系统
- 基于流行度的推荐系统
- 基于平均权重和流行度的混合模型
- 协同过滤。
- 基于内容的过滤
- 还有很多很多！
不仅如此，您还将参与两个非常令人兴奋的项目。
讲师支持- 2-3 小时内为任何疑问提供快速讲师支持
本课程中使用的所有资源将通过 Google Drive Link 与您共享
如何从课程中获得最大收益？
- 请观看讲座“利用这个黄金机会，QnA 部分！”
本课程适合谁：
- 数据科学家
- 数据分析师
- 机器学习工程师
- 任何想要深入研究数据科学的人。
- 想要获得实践经验的学生和专业人士..
声明：口袋资源网（koudaizy.com）提供的所有课程、素材等资源全部来源于互联网，赞助VIP仅用于对口袋资源服务器带宽及网站运营等费用支出做支持，从本站下载资源，说明你已同意本条款。
