Recommender systems are used in various areas with commonly recognized examples, including playlist generators for video and music services, product recommenders for online stores and social media platforms, and open web content recommenders. Recommender systems have also been developed to explore research articles and experts, collaborators, and financial services.
Recommender Systems: An Applied Approach using Deep Learning
Instructeur : Packt - Course Instructors
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Learn about deep learning and recommender systems
Explore the mechanisms of deep learning-based approaches
Learn to implement a two-tower model and TensorFlow for recommender system
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Neural Network Models
- Catégorie : Variational AutoEncoders
- Catégorie : neural collaborative filtering
- Catégorie : variational autoencoders
- Catégorie : neural network models
- Catégorie : Amazon Product Recommendation System
- Catégorie : TensorFlow
Détails à connaître
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septembre 2024
1 devoir
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Il y a 3 modules dans ce cours
In this module, we will introduce you to the instructor, providing a brief overview of their background and teaching style. You will also get a comprehensive outline of the course, including the main topics and concepts that will be covered, setting the stage for your learning journey ahead.
Inclus
2 vidéos1 lecture
In this module, we will delve into the foundational aspects of deep learning as it pertains to recommender systems. You will gain insights into transitioning from machine learning to deep learning, deploying models for inference, and understanding the intricacies of neural and variational autoencoder collaborative filtering. Additionally, you will explore the pros and cons of deep learning models and assess their effectiveness in recommender systems.
Inclus
11 vidéos
In this module, we will guide you through creating a project that develops an Amazon product recommendation system. You will learn to use TensorFlow Recommenders, implement the two-tower model, and visualize data with WordCloud. The lessons cover downloading necessary libraries, preparing and rating data, performing train-test splits, and building the model. Finally, we will evaluate model accuracy and generate product recommendations.
Inclus
15 vidéos1 devoir
Instructeur
Offert par
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University of Illinois Urbana-Champaign
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