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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

課程目標
掌握推薦系統(tǒng)原理與工作方式，使用Python庫進行建模。
適用人群
機器學(xué)習，數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作以及要轉(zhuǎn)向人工智能方向的同學(xué)們
課程簡介
機器學(xué)習-推薦系統(tǒng)實戰(zhàn)視頻課程

課程從推薦系統(tǒng)概述開始，詳解推薦系統(tǒng)中兩大核心算法：協(xié)同過濾與隱語義模型。使用Surprise庫對電影數(shù)據(jù)集進行建模推薦，最后使用Tensorflow實現(xiàn)一個簡易的基于隱語義模型的推薦系統(tǒng)。
第1章推薦系統(tǒng)工作原理
1-1系列課程概述
1-2推薦系統(tǒng)應(yīng)用
1-3推薦系統(tǒng)要完成的任務(wù)
1-4相似度計算
1-5基于用戶的協(xié)同過濾算法
1-6基于物品的協(xié)同過濾算法
1-7隱語義模型
1-8隱語義模型求解
1-9模型評估標準
第2章Python從零開始構(gòu)建音樂推薦系統(tǒng)
2-1音樂推薦任務(wù)概述
2-2數(shù)據(jù)集整合
2-3基于物品的協(xié)同過濾
2-4物品相似度計算與推薦
2-5SVD矩陣分解
2-6基于矩陣分解的音樂推薦
第3章使用Surprise庫建立推薦系統(tǒng)
3-1Surprise庫簡介
3-2Surprise庫使用方法
3-3得出商品推薦結(jié)果
第4章使用Tensorflow構(gòu)造隱語義模型
4-1使用Tensorflow構(gòu)造隱語義模型
4-2模型架構(gòu)
4-3損失函數(shù)定義
4-4訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)