人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)項(xiàng)目案例實(shí)戰(zhàn)視頻教程
侵權(quán)舉報(bào)/版權(quán)申訴以下是【融智】分享的內(nèi)容全文：
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)項(xiàng)目案例實(shí)戰(zhàn)課程視頻教程下載。課程從推薦系統(tǒng)概述開(kāi)始，詳解推薦系統(tǒng)中兩大核心算法：協(xié)同過(guò)濾與隱語(yǔ)義模型。使用Surprise庫(kù)對(duì)電影數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模推薦，最后使用Tensorflow實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)易的基于隱語(yǔ)義模型的推薦系統(tǒng)。
課程目標(biāo)
掌握推薦系統(tǒng)原理與工作方式，使用Python庫(kù)進(jìn)行建模。
適用人群
機(jī)器學(xué)習(xí)，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(jiǎn)介
課程從推薦系統(tǒng)概述開(kāi)始，詳解推薦系統(tǒng)中兩大核心算法：協(xié)同過(guò)濾與隱語(yǔ)義模型。使用Surprise庫(kù)對(duì)電影數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模推薦，最后使用Tensorflow實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)易的基于隱語(yǔ)義模型的推薦系統(tǒng)。
課程章節(jié)
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(jì)算
1-5基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法
1-6基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法
1-7隱語(yǔ)義模型
1-8隱語(yǔ)義模型求解
1-9模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
第2章使用Surprise庫(kù)建立推薦系統(tǒng)
2-1Surprise庫(kù)簡(jiǎn)介
2-2Surprise庫(kù)使用方法
2-3得出商品推薦結(jié)果
第3章使用Tensorflow構(gòu)造隱語(yǔ)義模型
3-1使用Tensorflow構(gòu)造隱語(yǔ)義模型
3-2模型架構(gòu)
3-3損失函數(shù)定義
3-4訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
1.軟件源碼推廣展示：目的展示軟件相關(guān)功能，接收技術(shù)學(xué)習(xí)者測(cè)試、測(cè)評(píng)；
2.教程課程信息展示：展示課程信息，傳授課程各階段內(nèi)容；
3.設(shè)計(jì)素材圖片展示：展示素材設(shè)計(jì)理念、思維方式、傳播設(shè)計(jì)理念；
4.福利優(yōu)惠信息展示：分享各類最新的福利信息，各種優(yōu)惠信息展示；
以上分享目的僅供學(xué)習(xí)、參考使用，請(qǐng)勿用于其他用途，如果想商業(yè)使用或者代理，請(qǐng)自行聯(lián)系版權(quán)方獲取授權(quán)。任何未獲取授權(quán)的商業(yè)使用與本站無(wú)關(guān)，請(qǐng)自行承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。
本站不存儲(chǔ)任何資源文件，敬請(qǐng)周知！
如果您認(rèn)為本頁(yè)信息內(nèi)容侵犯了您的相關(guān)權(quán)益（包含但不限于：著作權(quán)、首發(fā)權(quán)、隱私權(quán)等權(quán)利），或者您認(rèn)為自己是此信息的權(quán)利人但是此信息不是自己發(fā)布的，可以直接版權(quán)舉報(bào)投訴，我們會(huì)根據(jù)網(wǎng)站注冊(cè)協(xié)議、資源分享協(xié)議等協(xié)議處理，以保護(hù)您的合法權(quán)益。
本網(wǎng)站采用 BY-NC-SA 協(xié)議進(jìn)行授權(quán) 轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明原文鏈接:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)項(xiàng)目案例實(shí)戰(zhàn)視頻教程
