Основы RecSys: алгоритмы, оценка и развертывание

Системы рекомендаций (RecSys) являются двигателем основных платформ, обеспечивая обнаружение контента и взаимодействие пользователей в электронной торговле, СМИ и социальных сетях. Освоение RecSys необходимо для любого современного специалиста по обработке данных, работающего с большими базами пользователей. К концу этого курса вы будете обладать фундаментальными знаниями и практическими навыками, необходимыми для создания и развертывания персонализированных конвейеров RecSys, от первоначальной обработки данных до обслуживания модели и строгой оценки производительности. Что вы узнаете: * Понять основные концепции персонализированных рекомендаций, включая совместную фильтрацию, методы, основанные на контенте, и гибридные модели. * Применять классические методы, такие как SVD и чередующиеся наименьшие квадраты (ALS) для эффективной факторизации матриц и моделирования с неявной обратной связью. * Настройка современных архитектур глубокого обучения, таких как модели Two-Tower, для расширенного генерирования кандидатов и эффективности поиска с использованием векторной индексации. * Разработка многоступенчатых конвейеров RecSys, охватывающих генерацию кандидатов, оценку, ранжирование и интеграцию концепций обслуживания в реальном времени. * Оценка эффективности системы с использованием стандартных метрик (точность, восстановление) и продвинутых метрик, ориентированных на разнообразие и новизну. * Практика решения общих проблем, таких как скудость данных, проблема " холодного &quot, начала &quot., и предвзятость в рекомендациях. Курс начинается с основополагающей терминологии и концепций, затем проходит через практическую практику с классическими алгоритмами, кульминацией которой являются принципы проектирования современных архитектур рекомендаций на основе нейронных сетей. Этот курс специально разработан для начинающих в области науки данных или машинного обучения, которые хотят структурированного введения в область RecSys, не требуя предыдущего опыта работы с алгоритмами рекомендаций. Начните читать сегодня и создать свой первый интеллектуальный двигатель рекомендаций.