Systèmes collaboratifs de filtrage et de recommandation avec PyTorch et fastai

Les systèmes de recommandation alimentent le Web moderne, aidant les utilisateurs à découvrir des produits, des livres et de la musique qu'ils aiment. Comprendre comment construire ces moteurs à l'aide du deep learning est une compétence très recherchée pour les développeurs et les scientifiques des données. Ce cours vous enseigne les concepts fondamentaux du filtrage collaboratif et vous guide dans la mise en œuvre de modèles de recommendation à l’aide de PyTorch et de fastai. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les principes de base du filtrage collaboratif, des facteurs latents et de la factorisation de la matrice. - Créez des modèles de recommandation en utilisant des API fastai de haut niveau et des implémentations PyTorch de bas niveau. - Créer et entraîner des couches d'intégration pour représenter les utilisateurs et les éléments dans des espaces vectoriels continus. - Appliquer des architectures d'apprentissage profond pour capturer des interactions utilisateur-élément complexes et non linéaires. - Évaluer les performances du modèle à l'aide de mesures standard pour garantir des recommandations précises. - Résoudre les problèmes courants du monde réel tels que le problème du démarrage à froid et la rareté des données. Ce guide basé sur du texte commence par les fondements mathématiques et conceptuels essentiels des moteurs de recommandation avant de passer à des implémentations de code pratiques.Vous parcourrez la préparation des données, l'entraînement de modèles et les techniques d'optimisation à l'aide d'un code Python propre et moderne. Ce cours est conçu pour les programmeurs et les scientifiques de données en herbe qui souhaitent une introduction conceptuelle claire aux systèmes de recommandation basés sur l'apprentissage profond.Une connaissance de base de Python est utile, mais aucune expérience préalable avec PyTorch ou l' apprentissage automatique n'est requise. Commencez à lire dès aujourd’hui pour découvrir la puissance des recommandations personnalisées avec le deep learning.