知名線上課程 打造智能推薦系統：用AI搞懂客戶精準行銷(含教材) 講師:Steeve Huang 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
推薦系統近年來非常流行，不但應用於各行各業中，被推薦的場景包括：電影、音樂、新聞、書籍、學術論文、搜索查詢、以及金融服務等。本課程將帶領你實作常見的經典推薦系統，以及探討最新的推薦系統技術、透過這門課將會實際解說推薦系統演算法並透過實作方及課後評量，讓你用輕鬆易懂方式一覽推薦系統裡的秘密！
推薦系統簡介
課程簡述
如何評估推薦系統
實作 - 建置開發環境 (Python、Anaconda 安裝)
相似商品推薦
基於內容推薦的基礎原理和概念
TF-IDF 文字挖掘技術與基於內容推薦的應用
實作「相似電影推薦」
個人化推薦
協同過濾的基礎原理和概念
基於物品的協同過濾
實作「協同過濾」
冷啟動問題的解決方案
剖析使用者潛在興趣
矩陣分解的基礎原理和概念
奇異值分解
實作「奇異值分解」
綜合推薦系統
實作「LightFM」
應用深度學習的推薦系統
神經協同過濾 (Neural Collaborative Filtering)
實作「神經協同過濾」 - 運用電影資料庫(TMDB)進行相似影片推薦
情境感知推薦系統 (Context-aware Recommender System)與基於 Session 的推薦系統 (Session-based Recommender System)
走在業界技術尖端
Youtube 怎麼做 -- Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
華為怎麼做 -- DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction
阿里巴巴怎麼做 -- Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
實作解說
綜合評量 - 電商資料集(retail rocket)
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