Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques - Couverture souple

Couverture souple

ISBN 10 : 1484289552 ISBN 13 : 9781484289556

Synopsis

Ce livre vous apprendra comment construire des systèmes de recommandation avec des algorithmes d'apprentissage automatique utilisant Python. Les systèmes de recommandation sont devenus un élément essentiel de toute entreprise basée sur Internet aujourd'hui.

Vous commencerez par apprendre les concepts de base des systèmes de recommandation, avec un aperçu des différents types de moteurs de recommandation et de leur fonctionnement. Ensuite, vous verrez comment construire des systèmes de recommandation avec des algorithmes traditionnels tels que l'analyse du panier de marché et les systèmes de recommandation basés sur le contenu et les connaissances avec NLP. Les auteurs démontrent ensuite des techniques telles que le filtrage collaboratif utilisant la factorisation matricielle et les systèmes de recommandation hybrides qui intègrent à la fois des techniques de filtrage basé sur le contenu et collaboratif. Ceci est suivi d'un tutoriel sur la construction de systèmes de recommandation basés sur l'apprentissage automatique utilisant des algorithmes de regroupement et de classification tels que K-means et random forest. Les derniers chapitres couvrent la PNL, l'apprentissage profond et les techniques basées sur des graphiques pour construire un moteur de recommandation. Chaque chapitre comprend la préparation des données, plusieurs façons d'évaluer et d'optimiser les systèmes de recommandation, des exemples et des illustrations.

À la fin de ce livre, vous comprendrez et serez en mesure de construire des systèmes de recommandation avec divers outils et techniques avec l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et des algorithmes basés sur des graphiques.

Ce que vous apprendrez

• Comprendre et mettre en œuvre différentes techniques de systèmes de recommandation avec Python
• Utiliser des méthodes populaires telles que le contenu et les connaissances, le filtrage collaboratif, l'analyse du panier de marché et la factorisation matricielle
• Créez des systèmes de recommandation hybrides qui intègrent à la fois un filtrage basé sur le contenu et un filtrage collaboratif
• Tirez parti de l'apprentissage automatique, de la PNL et de l'apprentissage profond pour créer des systèmes de recommandation

Ce livre est destiné aux scientifiques des données, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux programmeurs Python intéressés par la construction et la mise en œuvre de systèmes de recommandation pour résoudre les problèmes.

Détails de l'édition

• ISBN 10: 1484289552
• ISBN 13: 9781484289556
• Reliure: Broché
• Langue: anglais
• Coordonnées du fabricant: non disponible