Moteurs de recommandation d'apprentissage automatique sur la plateforme Cloud

Les plateformes numériques modernes s'appuient sur des moteurs de recommandation pour personnaliser les expériences utilisateur, stimuler l'engagement et générer des revenus. La construction de ces systèmes à grande échelle nécessite une solide compréhension des algorithmes d'apprentissage automatique, des pipelines de données et de l'infrastructure cloud. Ce cours textuel vous guide à travers le processus de conception, d'entraînement et de déploiement de systèmes de recommandation sur la plateforme Cloud. Vous passerez de la compréhension des algorithmes de recommandation fondamentaux à la mise en œuvre de pipelines prêts pour la production qui fournissent des suggestions personnalisées en temps réel. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts clés du filtrage collaboratif, du filtrage basé sur le contenu et des systèmes de recommandation hybrides. - Créer et gérer des embeddings d'utilisateurs et d'éléments pour capturer des interactions complexes entre utilisateurs et éléments. - Construire des modèles modernes de réseaux neuronaux à deux tours pour la récupération et le classement des candidats. - Mettre en œuvre des flux de travail d'apprentissage automatique à l'aide de BigQuery ML et Vertex AI. - Tirer parti des bases de données modernes de recherche vectorielle pour une récupération de recommandations à faible latence et en temps réel. - Déployer, évaluer et surveiller les pipelines de recommandation pour garantir des performances fiables à grande échelle. En commençant par la terminologie essentielle et les algorithmes fondamentaux, les leçons écrites et les extraits de code vous guident à travers la préparation des données, l'entraînement des modèles, l'orchestration des pipelines et les stratégies de déploiement. Ce cours est conçu pour les développeurs, les analystes de données et les ingénieurs cloud qui souhaitent se spécialiser dans les flux de travail de recommandation. Une compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique et de Python est recommandée, mais aucune expérience préalable en architecture cloud n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des moteurs de recommandation intelligents qui alimentent les expériences utilisateur modernes.