हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
Python का उपयोग करके स्क्रैच से रिकमेंडर सिस्टम्स (Recommender Systems) का निर्माण
Python और आधुनिक डेटा लाइब्रेरी का उपयोग करके स्क्रैच से मूवी रिकमेंडेशन एल्गोरिदम (movie recommendation algorithms) बनाकर कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग (collaborative filtering) के मूल सिद्धांतों में महारत हासिल करें।
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इस कोर्स के बारे में
रिकमेंडर सिस्टम्स (Recommender systems) डिजिटल दुनिया को शक्ति प्रदान करते हैं, जो उपयोगकर्ताओं को उन किताबों, उत्पादों और संगीत तक मार्गदर्शन करते हैं जिन्हें वे पसंद करते हैं। यह समझना कि ये एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं, किसी भी महत्वाकांक्षी डेटा पेशेवर या सॉफ्टवेयर डेवलपर के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है।
इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप एक शुरुआती से अपने स्वयं के रिकमेंडेशन इंजन (recommendation engines) को आत्मविश्वास से लागू करने की ओर बढ़ेंगे। आप शक्तिशाली प्री-बिल्ट टूल्स (pre-built tools) पर जाने से पहले कोड के पीछे के गणित और तर्क को समझना सुनिश्चित करते हुए, स्क्रैच से, चरण-दर-चरण, कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग सिस्टम (collaborative filtering systems) का निर्माण करेंगे।
What you'll learn:
- यूजर-बेस्ड (user-based) और आइटम-बेस्ड (item-based) कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग (collaborative filtering) की मूलभूत अवधारणाओं को समझें
- गणितीय रूप से समानता मेट्रिक्स (similarity metrics) की गणना करें और उन फ़ार्मूलों को स्वच्छ Python कोड में अनुवादित करें
- मानक Python और आधुनिक डेटा-हैंडलिंग लाइब्रेरी का उपयोग करके स्क्रैच से एक रिकमेंडेशन इंजन (recommendation engine) का निर्माण करें
- उद्योग-मानक MovieLens डेटासेट का उपयोग करके बड़े पैमाने के डेटा का विश्लेषण करें
- Surprise और LibRecommender जैसी विशेष लाइब्रेरी का उपयोग करके कुशलतापूर्वक रिकमेंडेशन (recommendations) लागू करें
- समकालीन रिकमेंडेशन वर्कफ़्लो (recommendation workflows) में उपयोग किए जाने वाले आधुनिक वेक्टर समानता अवधारणाओं और मूल्यांकन मेट्रिक्स (evaluation metrics) का अन्वेषण करें
आप मुख्य परिभाषाओं और गणितीय अवधारणाओं के साथ शुरुआत करेंगे, छोटे, प्रबंधनीय डेटासेट पर अपनी गणनाओं का परीक्षण करेंगे। फिर, आप वास्तविक दुनिया के डेटा तक आगे बढ़ेंगे और उद्योग-मानक लाइब्रेरी का उपयोग करके अपने कोड को अनुकूलित (optimize) करने का तरीका जानेंगे।
यह कोर्स Python की बुनियादी समझ रखने वाले उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में उतरना चाहते हैं। रिकमेंडेशन एल्गोरिदम (recommendation algorithms) या उन्नत गणित के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
आधुनिक रिकमेंडेशन इंजन (recommendation engines) के यांत्रिकी को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
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14-दिन वापसी
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 36 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (3)
हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह वही था जिसकी मुझे उम्मीद थी। उदाहरण थोड़े अमूर्त थे, और मुझे यकीन नहीं है कि वे कितने लागू होते हैं।
यहां शानदार वैल्यू है। उपयोग किए गए उदाहरण मुख्य विचारों को समझने के लिए बहुत मददगार थे। निश्चित रूप से समय के लायक है।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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