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Sistemas de Recomendacion: Inteligencia Artificial y ML

Sistemas de Recomendacion: Inteligencia Artificial y ML

Udemy Coupon ED | Sistemas de Recomendacion: Inteligencia Artificial y ML

Ayude a la gente a descubrir nuevos productos y contenidos con recomendaciones de aprendizaje profundo, redes neuronales Get Course
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Created by Eric Alexander

What you'll learn

  • Comprender y aplicar el filtrado colaborativo basado en el usuario y en el artículo para recomendar artículos a los usuarios
  • Crear recomendaciones usando el aprendizaje profundo a escala masiva
  • Construir sistemas de recomendación con redes neuronales y máquinas Boltzmann restringidas (RBM's)
  • Hacer recomendaciones basadas en sesiones con redes neuronales recurrentes y unidades recurrentes cerradas (GRU)
  • Construir un marco para probar y evaluar los algoritmos de recomendación con Python
  • Aplicar las medidas correctas del éxito de un sistema de recomendación
  • Construir sistemas recomendados con métodos de factorización de matrices como SVD y SVD++.
  • Aplica las enseñanzas del mundo real de Netflix y YouTube a tus propios proyectos de recomendación
  • Combinar muchos algoritmos de recomendación juntos en enfoques híbridos y de conjunto
  • Usar Apache Spark para calcular recomendaciones a gran escala en un grupo
  • Use K-Nearest-Neighbors para recomendar artículos a los usuarios
  • Resolver el problema del "arranque en frío" con recomendaciones basadas en el contenido
  • Comprender las soluciones a problemas comunes con los sistemas de recomendación en gran escala

Description

Has visto recomendaciones automatizadas en todas partes - en la página de inicio de Netflix, en YouTube y en Amazon, ya que estos algoritmos de aprendizaje automático aprenden sobre tus intereses únicos, y muestran los mejores productos o contenidos para ti como individuo.
Estas tecnologías se han convertido en el centro de los más grandes y prestigiosos empleadores de tecnología que existen, y al entender cómo funcionan, usted se convertirá muy valioso para ellos.
Cubriremos algoritmos de recomendación probados y verdaderos basados en el filtrado colaborativo neighborhood-based, y nos abriremos camino hacia técnicas más modernas, incluyendo la factorización de matrices e incluso el aprendizaje profundo con redes neuronales artificiales.
Los sistemas recomendados son complejos; no se inscriba en este curso esperando un formato de aprendizaje para codificar. No hay una receta a seguir sobre cómo hacer un sistema recomendador; necesitas entender los diferentes algoritmos y cómo elegir cuándo aplicar cada uno para una situación dada. Asumimos que ya sabes cómo codificar.
Sin embargo, este curso es muy práctico; desarrollarás tu propio marco de trabajo para evaluar y combinar muchos algoritmos de recomendación diferentes juntos, e incluso construirás tus propias redes neuronales usando Tensorflow para generar recomendaciones de clasificaciones de películas del mundo real de personas reales.

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