運用深度學習、機器學習、資料科學和人工智慧技術的最深入推薦系統課程
Continue reading “使用 Python 實做推薦系統和深度學習”利用機器學習和人工智慧建立推薦系統
通過深度學習、神經網路和機器學習建議,幫助人們發現新的產品和內容
Continue reading “利用機器學習和人工智慧建立推薦系統”電子書 – Practical Recommender Systems
書籍簡介
Practical Recommender Systems 走入幕後,向你展示推薦系統的工作原理,更重要的是如何為你的網站建立和應用它們。 在介紹了推薦系統的基礎知識之後,你將會發現如何收集用戶資料並提供個人化的建議。 接下來,你將了解如何以及在哪裡使用最受歡迎的推薦演算法,並查看其在Amazon 和 Netflix 等網站上的範例。 最後,這個動手做指南涵蓋了擴展問題和你網站發展時可能遇到的其它問題。
Continue reading “電子書 – Practical Recommender Systems”精通推薦系統
運用人工智慧與資料科學的推薦系統將提升客戶於電子商務的互動,接觸更多他們有興趣的產品或服務,進而提升電子商務的業績。 本課程探討多種演算法與不同的切入角度,帶你了解推薦系統的設計與評估方法,最後做 Capstone 專案研究,報告最佳的推薦系統設計。
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