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深度學習建議算法帶有Python

學習如何使用深度學習，協作過濾和Python創建機器學習推薦系統。

在本課程中，我們將探索用於構建機器學習推薦系統的技術和算法。我們將從基礎知識開始，解決基於社區的協作過濾的問題，逐漸地，我們將促進更高級的方法，例如矩陣工廠和具有人工神經網絡的深度學習。在整個課程中，您將從我們廣泛的行業經驗中受益，從而通過實施具有實際世界數據的這些大型算法來獲得對所面臨的挑戰的見解。

自動化建議已無處不在，出現在Netflix，YouTube和Amazon等平台上。了解這些機器學習算法的工作原理，您將成為主要技術公司的寶貴資產。本課程將為它提供面對推薦系統的挑戰所需的知識，並為不同方案做出明智的算法選擇。請注意，本課程以先前的編程知識為前提，並且不是編程初學者的指南。

該課程非常實用，使您可以開發自己的框架來測試和結合各種建議算法。此外，您將有機會使用TensorFlow構建自己的神經網絡，從而基於虛擬人物的真實世界電影評分生成建議。從協作過濾的早期到深神經網絡的邊緣應用，這個全面的課程涵蓋了一切。

Python是整個課程中使用的編程語言。如果您是Python的新手，我們會提供介紹以幫助您開始。但是，有必要擁有以前的編程經驗來充分利用本課程。我們還向那些在人工智能領域中新的人提供了深入學習的簡要介紹，以確保您可以有效地理解和實施新的計算機算法。

您將學到什麼：

• 開發一個使用Python測試和評估建議算法的框架。
• 了解使用大型推薦系統時面臨的共同挑戰。
• 使用深度學習技術創建大型建議。
• 應用適當的指標來衡量推薦系統的成功。