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機器學習-推薦系統實戰課程培訓

 
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       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
開課地址:【上?!客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領館區1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班):2020年3月16日
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 

課程目標
掌握推薦系統原理與工作方式,使用Python庫進行建模。
適用人群
機器學習,數據領域工作以及要轉向人工智能方向的同學們
課程簡介
機器學習-推薦系統實戰視頻課程

課程從推薦系統概述開始,詳解推薦系統中兩大核心算法:協同過濾與隱語義模型。使用Surprise庫對電影數據集進行建模推薦,最后使用Tensorflow實現一個簡易的基于隱語義模型的推薦系統。
第1章推薦系統工作原理
1-1系列課程概述
1-2推薦系統應用
1-3推薦系統要完成的任務
1-4相似度計算
1-5基于用戶的協同過濾算法
1-6基于物品的協同過濾算法
1-7隱語義模型
1-8隱語義模型求解
1-9模型評估標準
第2章Python從零開始構建音樂推薦系統
2-1音樂推薦任務概述
2-2數據集整合
2-3基于物品的協同過濾
2-4物品相似度計算與推薦
2-5SVD矩陣分解
2-6基于矩陣分解的音樂推薦
第3章使用Surprise庫建立推薦系統
3-1Surprise庫簡介
3-2Surprise庫使用方法
3-3得出商品推薦結果
第4章使用Tensorflow構造隱語義模型
4-1使用Tensorflow構造隱語義模型
4-2模型架構
4-3損失函數定義
4-4訓練網絡

 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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