Data Science: Costruzione di modelli di machine learning e sistemi di raccomandazione

I motori di raccomandazione alimentano il web moderno, guidando il coinvolgimento degli utenti su importanti piattaforme di intrattenimento e e-commerce. Comprendere come costruire questi sistemi predittivi è un'abilità essenziale per ogni aspirante data scientist. In questo corso basato esclusivamente su testo, passerai dalla comprensione delle strutture dati grezze alla progettazione, al test e alla valutazione di un sistema di raccomandazione completamente funzionante. Cosa imparerai: - Impara i concetti fondamentali dei modelli di machine learning supervisionato e non supervisionato. - Costruisci un sistema di raccomandazione di filtraggio collaborativo utilizzando Python. - Applica librerie di dataframe moderne per pulire, pre-elaborare e analizzare set di dati. - Comprendi i fondamenti dei database vettoriali e della ricerca di similarità per le raccomandazioni moderne. - Valuta le prestazioni del modello utilizzando precisione, richiamo e errore quadratico medio (RMSE). - Esercitati nell'implementazione di concetti di base di distribuzione del modello per servire le previsioni. Inizierai imparando la terminologia fondamentale della data science e i concetti matematici prima di passare passo dopo passo all'elaborazione dei dati, alla selezione del modello, all'implementazione dell'algoritmo e alle tecniche di valutazione. Questo corso è progettato per principianti che desiderano un'introduzione chiara, concettuale e pratica al machine learning, e non è richiesta alcuna esperienza precedente in data science. Inizia a leggere oggi stesso per costruire il tuo primo modello predittivo di machine learning.