The global recommendation engine market is predicted to grow 37% annually through 2030 (Straits Times). The expertise to predict user preferences and drive engagement using AI recommendation system skills has become an essential business need and a highly sought-after skill using vector databases.
Vector Database Projects: AI Recommendation Systems
Vector Database Projects: AI Recommendation Systems
Ce cours fait partie de Spécialisation Vector Database Fundamentals
Instructeurs : IBM Skills Network Team
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
5 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Job-ready proficiency with AI-powered database recommendation systems that you can immediately put to work and highlight on LinkedIn.
How to use Hugging Face natural language processing (NLP) tools, embeddings, and PDF classification skills for similarity search.
Build a real-world food search recommendation system using a Hugging face model and algorithms with Chroma DB.
Implement a customized real-world NLP job search vector database recommendation system using your choice of vector database platform.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : ChromaDB
- Catégorie : Vector Database
- Catégorie : Hugging Face (NLP Framework)
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : AI Recommendation Systems
- Catégorie : Vector database
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
juillet 2024
Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Vector Database Fundamentals
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Il y a un module dans ce cours
You will create a job recommendation system for your final project in this module by applying many of the skills learned throughout this program. In the first lesson, you will learn about Hugging Face, a growing, open-source AI community. You will learn about several of their crowd-sourced NLP models and how to incorporate them into your projects. In lesson two, we provide you with a practice project before the final project. This non-graded project provides you with step-by-step instructions for building a recommendation system similar to the final project. You will complete the second project independently and will be graded by one of your peers. You will also evaluate one of your peer’s projects using a rubric with objective grading criteria. You also have the opportunity to demonstrate your comprehension of the final project by completing a graded quiz.
Inclus
2 vidéos4 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs4 éléments d'application4 plugins
Offert par
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