Frank Kane - Building Recommender Systems with Machine Learning and AI

Узнайте, как построить рекомендательные системы от одного из пионеров Амазон в этой области. Фрэнк Кейн провел более девяти лет в Амазон, где он управлял и руководил разработкой многих индивидуализированных технологий рекомендации продуктов Amazon. Мы рассмотрим алгоритмы рекомендаций на основе соседства с совместной фильтрацией и продолжим наш путь до более современных методов, включая факторизацию матриц и даже глубокое обучение с искусственными нейронными сетями. Эта книга очень практическая; вы будете разрабатывать собственные рамки для оценки и объединения многих различных рекомендательных алгоритмов вместе, и вы будете даже создавать свою собственную нейронную сеть с использованием Tensorflow для выработки рекомендаций от реальных оценок фильмов от реальных людей. Упражнения программирования для этой книги написаны на языке программирования Python.Learn how to build recommender systems from one of Amazon's pioneers in the field. Frank Kane spent over nine years at Amazon, where he managed and led the development of many of Amazon's personalized product recommendation technologies. We'll cover tried and true recommendation algorithms based on neighborhood-based collaborative filtering, and work our way up to more modern techniques including matrix factorization and even deep learning with artificial neural networks.