Templat:Algoritma, evaluation, and deployment

Sistem rekomendasi (RecSys) adalah mesin di balik platform-platform besar, yang mendorong penemuan konten dan keterlibatan pengguna di seluruh e-commerce, media, dan jaringan sosial. Menguasai RecSys sangat penting bagi ilmuwan data modern yang bekerja dengan basis pengguna yang besar. Pada akhir kursus ini, Anda akan memiliki pengetahuan dasar dan keterampilan praktis yang diperlukan untuk membangun dan menerapkan pipa RecSys yang disesuaikan, dari pengolahan data awal hingga model layanan dan evaluasi kinerja yang ketat. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti konsep inti dari rekomendasi yang disesuaikan, termasuk penyaringan kolaboratif, metode berbasis konten, dan model hibrida. * Terapkan teknik klasik seperti SVD dan Alternating Least Squares (ALS) untuk faktorisasi matriks yang efisien dan model umpan balik implisit. * Konfigurasi arsitektur pembelajaran mendalam modern, seperti model Two-Tower, untuk generasi kandidat canggih dan efisiensi pencarian menggunakan indeksasi vektor. * Desain multi-tahap RecSys pipa, meliputi kandidat generasi, skoring, peringkat, dan mengintegrasikan konsep layanan real-time. * Evaluasi kinerja sistem menggunakan metrik standar (presisi, mengingat) dan metrik canggih yang berfokus pada keanekaragaman dan keunikan. * Lakukan praktik penanganan tantangan umum seperti kurangnya data, masalah cold start, dan bias dalam rekomendasi output. Kursus ini dimulai dengan terminologi dan konsep dasar, kemudian berkembang melalui praktik praktis dengan algoritma klasik, yang berpuncak pada prinsip desain untuk arsitektur rekomendasi berbasis jaringan saraf modern. Kursus ini dirancang khusus untuk pemula dalam ilmu data atau machine learning yang ingin pengenalan terstruktur ke bidang RecSys, tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan algoritma rekomendasi. Mulai membaca hari ini dan membangun mesin rekomendasi cerdas pertama Anda.