【Udemy中英字幕】Building Recommender Systems with Machine Learning and AI

使用机器学习和 AI 构建推荐系统

如何使用深度学习、协同过滤和 Python 创建机器学习推荐系统

讲师：Frank Kane

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使用 Tensorflow 推荐器 (TFRS) 和生成对抗网络进行推荐 (GAN)

向亚马逊在该领域的一位先驱学习如何构建机器学习推荐系统。Frank Kane 在亚马逊工作了九年多，在那里他管理并领导了亚马逊许多个性化产品推荐系统的开发。

您在 Netflix 的主页、YouTube 和亚马逊上随处可见自动推荐，因为这些机器学习算法会了解您的独特兴趣，并为您个人展示最佳产品或内容。这些技术已成为最大、最负盛名的技术雇主的核心，通过了解它们的工作原理，你将对他们变得非常有价值。

我们将介绍基于邻域协同过滤的久经考验的真实推荐算法，并逐步发展到更现代的技术，包括矩阵分解，甚至使用人工神经网络进行深度学习。在此过程中，您将从 Frank 丰富的行业经验中学习，以了解在大规模应用这些算法和处理真实数据时会遇到的实际挑战。

推荐系统很复杂；不要期望学习编码类型的格式来参加本课程。没有关于如何制作推荐系统的秘诀；您需要了解不同的算法以及如何选择何时在给定情况下应用每种算法。我们假设您已经知道如何编码。

但是，这门课程非常实用；您将开发自己的框架来评估和组合许多不同的推荐算法，您甚至可以使用Tensorflow构建自己的神经网络，以根据真实人物的真实电影评分生成推荐。我们将介绍：

这门综合课程将带您从早期的协同过滤到深度神经网络的前沿应用和现代机器学习技术，为每个用户推荐最好的商品。

本课程中的编码练习使用Python编程语言。如果您是 Python 新手，我们会提供 Python 简介，但您需要具备一定的编程经验才能成功使用本课程。如果您是人工智能领域的新手，我们还会简要介绍深度学习，但您需要能够理解新的计算机算法。

包括高质量、手工编辑的英文隐藏式字幕，以帮助您跟进。

我希望很快能在课程中见到你！

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