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Abordagem Prática para Sistemas de Recomendação

Descrição Completa do Curso:

Você já se perguntou como o conteúdo no YouTube é adaptado às suas preferências? Ou por que a Netflix recomenda seus programas de TV favoritos? Se você já quis construir seu próprio sistema de recomendação personalizado, então este é o curso para você. Ao contrário de outros cursos, este pacote abrangente é projetado para iniciantes e abrange os conceitos básicos de sistemas de recomendação, suas aplicações e como construí-los do zero usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo com Python. Cada módulo inclui conteúdo envolvente que combina exemplos práticos com conceitos teóricos. No final de cada módulo, você terá a oportunidade de testar seus conhecimentos com um questionário. As soluções para os questionários são fornecidas no vídeo seguinte. Começaremos introduzindo os conceitos teóricos de sistemas de recomendação e depois mergulharemos nas taxonomias importantes que formam a base desses sistemas. Ao final do curso, você terá uma compreensão sólida de como desenvolver sistemas de recomendação usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo com Python. Python é a linguagem de programação mais popular para aprendizado de máquina, e abordaremos desde o nível básico até o avançado. Ao longo do curso, você aprenderá como avaliar conjuntos de dados de sistemas de recomendação com base em classificações de usuários, preferências, gêneros musicais, categorias de filmes e anos de lançamento. Você também ganhará experiência prática na construção de técnicas de filtragem baseada em conteúdo e filtragem colaborativa. O curso inclui vários projetos para aprimorar sua experiência de aprendizado. A aprendizagem de máquina é uma habilidade muito procurada, com engenheiros de aprendizado de máquina ganhando um salário médio de mais de $110.000 nos Estados Unidos. Este curso é adequado para iniciantes com alguma experiência em programação, bem como para aqueles que são novos em análise de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ele abrange o mesmo conteúdo de outros cursos caros sobre sistemas de recomendação, mas a uma fração do custo. Com mais de 6 horas de palestras em vídeo em alta definição e cadernos de código detalhados, este é um dos cursos mais abrangentes sobre sistemas de recomendação usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo disponíveis. Matricule-se hoje e torne-se um especialista em sistemas de recomendação!

Por que você deve se matricular neste curso?

Este curso foi projetado para fornecer uma experiência prática única no desenvolvimento de motores de sistema de recomendação completos para conjuntos de dados personalizados. Ele oferece uma abordagem prática de aprendizado fazendo, que o ajudará a dominar os conceitos e a metodologia do Python. O curso é fácil de entender, expressivo e autoexplicativo. Ele se concentra na codificação prática e inclui três projetos detalhados que abrangem todo o conteúdo do curso. O material é completo e abrange os modelos de aprendizado de máquina mais avançados descobertos por renomados cientistas de dados e praticantes de IA. Nossa paixão pelo ensino é evidente no conteúdo de vídeo de alta qualidade, nas notas do curso, nos materiais complementares e nos exercícios de avaliação fornecidos. Nossa equipe amigável também está disponível para responder a quaisquer perguntas que você possa ter.

Conteúdo do Curso:

Neste curso, você aprenderá a programar com Python e usar conceitos de aprendizado de máquina para desenvolver sistemas de recomendação. Aqui estão apenas alguns dos tópicos abordados: 1. Visão geral do curso 2. Motivação para Sistemas de Recomendação - Processo de Sistemas de Recomendação - Objetivos dos Sistemas de Recomendação - Gerações de Sistemas de Recomendação - Nexus dos Sistemas de Recomendação com Inteligência Artificial - Desafios do Mundo Real dos Sistemas de Recomendação - Aplicações dos Sistemas de Recomendação 3. Noções básicas de Sistemas de Recomendação - Taxonomia de Sistemas de Recomendação - Matriz de Item-Contexto - Matriz de Classificação do Usuário - Inferindo Preferências - Qualidade dos Sistemas de Recomendação - Técnicas de Avaliação Online e Offline - Particionamento de Conjuntos de Dados - Overfitting - Matriz de Erro - Filtragem Baseada em Conteúdo - Filtragem Colaborativa - Filtragem Colaborativa Baseada em Usuário e Baseada em Item 4. Sistemas de Recomendação com Aprendizado de Máquina - Aprendizado de Máquina em Sistemas de Recomendação - Benefícios do Aprendizado de Máquina em Sistemas de Recomendação - Abordagens de Design para Sistemas de Recomendação usando Aprendizado de Máquina - Diretrizes para Sistemas de Recomendação baseados em Aprendizado de Máquina - Abordagem Prática para Filtragem Baseada em Conteúdo usando Aprendizado de Máquina - Abordagem Prática para Filtragem Colaborativa Baseada em Item usando Aprendizado de Máquina 5. Projeto 1: Sistema de Recomendação de Músicas para um Aplicativo de Música usando Aprendizado de Máquina 6. Projeto 2: Sistema de Recomendação de Filmes usando o Algoritmo dos K-vizinhos Mais Próximos 7. Aprendizado Profundo para Sistemas de Recomendação - Visão geral do Aprendizado Profundo em Sistemas de Recomendação - Benefícios e Desafios do Aprendizado Profundo em Sistemas de Recomendação - Aprendizado Profundo para Inferência de Recomendação - Uma Abordagem Genérica de Recomendação baseada em Aprendizado Profundo - Filtragem Colaborativa Neutra 8. Projeto: Sistema de Recomendação de Produtos da Amazon - Instalação de Pacotes - Análise de Dados para Recomendação de Produtos - Preparação de Dados - Desenvolvimento do Modelo usando a Abordagem de Duas Torres - Implementação de Recomendadores TensorFlow - Ajuste e Avaliação do Sistema de Recomendação - Validação do Sistema de Recomendação - Testando um Modelo de Recomendação - Fazendo Previsões usando Sistemas de Recomendação

O que você aprenderá:

Ao concluir este curso, você será capaz de: - Entender os conceitos básicos de sistemas de recomendação - Reconhecer o impacto dos sistemas de recomendação integrados com inteligência artificial - Identificar os principais desafios e aplicações dos sistemas de recomendação - Familiarizar-se com a taxonomia dos sistemas de recomendação - Compreender os conceitos de overfitting, underfitting, viés e variância - Obter uma compreensão sólida da filtragem baseada em conteúdo e filtragem colaborativa - Desenvolver sistemas de recomendação usando topologias de aprendizado de máquina com Python - Construir sistemas de recomendação para várias aplicações, como recomendações de músicas do Spotify, usando aprendizado de máquina e Python - Ganhar experiência prática na construção de sistemas de recomendação baseados em conteúdo e baseados em itens usando técnicas de aprendizado de máquina e Python - Modelar motores de recomendação baseados em k-vizinhos mais próximos para diferentes tipos de aplicações de sistemas de recomendação em Python - Aprender sobre aprendizado profundo em sistemas de recomendação - Compreender os benefícios e desafios do aprendizado profundo em sistemas de recomendação - Implementar abordagens genéricas baseadas em aprendizado profundo para sistemas de recomendação - Aprender sobre modelos de redes neurais para recomendações - Explorar aspectos teóricos da filtragem colaborativa neural e autoencoders variacionais para filtragem colaborativa - Ganhar experiência prática na implementação de sistemas de recomendação baseados em aprendizado profundo - Implementar o modelo de duas torres para o desenvolvimento de sistemas de recomendação - Usar o TensorFlow recommenders para o desenvolvimento de sistemas de recomendação - E muito mais...