Основы систем рекомендаций: неперсонализированные и основанные на контенте

Узнайте, как современные платформы предлагают своим пользователям правильные продукты, статьи и медиа. Этот текстовый курс познакомит вас с основными механизмами, лежащими в основе систем рекомендаций, начиная с самых основ. Вы пройдете путь от понимания основных концепций рекомендаций до реализации неперсонализированных и основанных на контенте алгоритмов фильтрации. Вы приобретете навыки анализа наборов данных, вычисления ассоциаций продуктов и использования современных текстовых представлений для предоставления актуальных предложений. Что вы узнаете: - Понимание основной терминологии, бизнес-ценности и архитектурных шаблонов движков рекомендаций - Рассчитать не персонифицированные рекомендации с использованием сводных статистических данных и демографических стереотипов - Внедрение правил ассоциации товаров для предложения товаров, часто покупаемых вместе - Создание систем фильтрации на основе контента с использованием метаданных элементов и профилей пользователей - Применение современных векторизации текста и косинус сходства метрики для соответствия предпочтений пользователя с содержанием - Оценка эффективности и потенциальных предубеждений различных стратегий вынесения рекомендаций Курс пошагово знакомит вас с фундаментальной теорией, математическими формулами и практическими реализациями кода. Вы будете читать четкие объяснения и работать с письменными упражнениями, предназначенными для укрепления вашего понимания логики рекомендаций. Этот курс предназначен для начинающих специалистов по данным, разработчиков программного обеспечения и аналитиков, которые впервые используют системы рекомендаций. Предыдущий опыт работы в области машинного обучения не требуется, хотя полезно знакомиться с Python и концепциями данных. Начните создавать более умные, основанные на данных пользовательские интерфейсы сегодня.