हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह वही था जिसकी मुझे उम्मीद थी। उदाहरण थोड़े अमूर्त थे, और मुझे यकीन नहीं है कि वे कितने लागू होते हैं।
Python का उपयोग करके स्क्रैच से रिकमेंडर सिस्टम्स (Recommender Systems) का निर्माण
Python और आधुनिक डेटा लाइब्रेरी का उपयोग करके स्क्रैच से मूवी रिकमेंडेशन एल्गोरिदम (movie recommendation algorithms) बनाकर कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग (collaborative filtering) के मूल सिद्धांतों में महारत हासिल करें।
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इस कोर्स के बारे में
रिकमेंडर सिस्टम्स (Recommender systems) डिजिटल दुनिया को शक्ति प्रदान करते हैं, जो उपयोगकर्ताओं को उन किताबों, उत्पादों और संगीत तक मार्गदर्शन करते हैं जिन्हें वे पसंद करते हैं। यह समझना कि ये एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं, किसी भी महत्वाकांक्षी डेटा पेशेवर या सॉफ्टवेयर डेवलपर के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है।
इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप एक शुरुआती से अपने स्वयं के रिकमेंडेशन इंजन (recommendation engines) को आत्मविश्वास से लागू करने की ओर बढ़ेंगे। आप शक्तिशाली प्री-बिल्ट टूल्स (pre-built tools) पर जाने से पहले कोड के पीछे के गणित और तर्क को समझना सुनिश्चित करते हुए, स्क्रैच से, चरण-दर-चरण, कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग सिस्टम (collaborative filtering systems) का निर्माण करेंगे।
What you'll learn:
- यूजर-बेस्ड (user-based) और आइटम-बेस्ड (item-based) कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग (collaborative filtering) की मूलभूत अवधारणाओं को समझें
- गणितीय रूप से समानता मेट्रिक्स (similarity metrics) की गणना करें और उन फ़ार्मूलों को स्वच्छ Python कोड में अनुवादित करें
- मानक Python और आधुनिक डेटा-हैंडलिंग लाइब्रेरी का उपयोग करके स्क्रैच से एक रिकमेंडेशन इंजन (recommendation engine) का निर्माण करें
- उद्योग-मानक MovieLens डेटासेट का उपयोग करके बड़े पैमाने के डेटा का विश्लेषण करें
- Surprise और LibRecommender जैसी विशेष लाइब्रेरी का उपयोग करके कुशलतापूर्वक रिकमेंडेशन (recommendations) लागू करें
- समकालीन रिकमेंडेशन वर्कफ़्लो (recommendation workflows) में उपयोग किए जाने वाले आधुनिक वेक्टर समानता अवधारणाओं और मूल्यांकन मेट्रिक्स (evaluation metrics) का अन्वेषण करें
आप मुख्य परिभाषाओं और गणितीय अवधारणाओं के साथ शुरुआत करेंगे, छोटे, प्रबंधनीय डेटासेट पर अपनी गणनाओं का परीक्षण करेंगे। फिर, आप वास्तविक दुनिया के डेटा तक आगे बढ़ेंगे और उद्योग-मानक लाइब्रेरी का उपयोग करके अपने कोड को अनुकूलित (optimize) करने का तरीका जानेंगे।
यह कोर्स Python की बुनियादी समझ रखने वाले उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में उतरना चाहते हैं। रिकमेंडेशन एल्गोरिदम (recommendation algorithms) या उन्नत गणित के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
आधुनिक रिकमेंडेशन इंजन (recommendation engines) के यांत्रिकी को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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📜
समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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लाइफटाइम एक्सेस
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 36 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
Python का उपयोग करके स्क्रैच से रिकमेंडर सिस्टम्स (Recommender Systems) का निर्माण
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
Python का उपयोग करके स्क्रैच से रिकमेंडर सिस्टम्स (Recommender Systems) का निर्माण
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (3)
हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
यहां शानदार वैल्यू है। उपयोग किए गए उदाहरण मुख्य विचारों को समझने के लिए बहुत मददगार थे। निश्चित रूप से समय के लायक है।
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