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AI Development

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Deep Learning & Machine Learning

人工知能活用推薦システム

本講義は、推奨システムの基本概念からディープラーニング適用原理まで取り上げます。コラボレーションフィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッド推薦システムなど、さまざまな推薦アルゴリズムを学び、推薦サービス開発のための実務能力を育てましょう!

  • trimurti
이론 실습 모두
Deep Learning(DL)
Machine Learning(ML)
Recommendation System
Python
Tensorflow

こんなことが学べます

  • コラボレーションフィルタリング

  • 推奨システム理論

  • 知識ベース推薦システム

  • Matrix Factorization

  • TFRS

今日もYouTubeのアルゴリズム
私をここに導いた... 🫢

YouTubeのアルゴリズムに陥った経験、みんなありますか?
いつのまにか日常の言葉になってしまった「おすすめアルゴリズム」
...
その動作原理が気になりませんか? 👀


さまざまなアルゴリズムで学ぶ
おすすめシステムの世界⭐️

おすすめシステムをコンセプトから実装まで一度に学べるカリキュラムで皆さんを招待します!

コンテンツベースのフィルタリング、コラボレーションフィルタリング、知識ベースの推奨など、さまざまなアルゴリズムで推奨システムの原理を理解する

推奨システム効果測定および性能向上のための性能指標分析方法学習

複数のアルゴリズムを組み合わせたハイブリッド方式の高度化された推奨システム体験

実際のビジネスに適用可能な推奨システムを設計および実装する能力を向上させる

理論40%実習60%で構成された充実した講義(コード一行一行詳細説明!)


講義で出会う主なアルゴリズムとライブラリ

1⃣コンテンツベースのフィルタリング
(Content-Based Filtering)

ユーザーの過去のアイテム評価に基づいて
類似属性のアイテムをおすすめ

2⃣コラボレーションフィルタリング
(Collaborative Filtering)

ユーザーの好みや好みに似て
他のユーザーが好むアイテムをおすすめ

3⃣行列分解
(Matrix Factorization)

ユーザーのアイテム評価を盛り込んだ表を小片に分け、ユーザー-アイテム間の隠された特性を発見し、これに基づいてカスタマイズされたおすすめを提供。
推奨システムでよく使用される技術

4⃣ TFRS
(TensorFlow Recommender Systems)

Googleが開発したTensorFlowベースの推奨システムライブラリで、カスタム推薦、ランキング、検索最適化など様々な機能をサポート。 YouTubeの推奨アルゴリズムと同様に実装できるライブラリ

こんな方におすすめです

ソフトウェア開発者とエンジニア
Web開発、アプリケーション開発の分野で働く開発者は、推奨システムを学ぶことでユーザーの参加と維持を高めることができます。

データ科学者とデータアナリスト
ユーザーの行動を予測したい専門家は、ユーザーデータを分析してモデルを構築し、パーソナライズされたサービスを提供できます。

製品マネージャーとUX/UIデザイナー
ユーザー中心のデザインを追求し、製品の使いやすさを向上させたい専門家には、推奨システムの深い理解が必要です。

このようなことを学びます。

推奨システム理論

AIに基づいたコンテンツ推薦システムの構築方法を学びます。このプロセスで使用される技術には、機械学習アルゴリズム、データ処理、ユーザー行動分析などが含まれます。

推奨システム構築実習

推奨システム構築の基礎となるデータ処理や前処理段階を含むシステム構築技術を習得できます。

埋め込みの概念、行列分解、選好予測

高次元データを低次元の密集ベクトルに変換して、ユーザーがまだ評価していないアイテムの好みを予測する方法を学ぶことができます。

TensorFlow Recommenders

Google の TFRS ライブラリを利用した検索フェーズとランキングフェーズ モデルを学んで実装します。

この講義を作った人

  • 2019〜現在:人工知能専門講師

  • 2001~2019: 韓国シティ銀行電算部


受講前の注意

練習環境

  • 講義はWindowsベースで説明されています。 Jupyter notebookとGoogle Colabを使用しているため、MacOSを含むすべてのOS環境で実践できます。


学習資料

  • githubリポジトリからダウンロードしてください。

選手の知識と注意事項

  • 基本的なPython文法

  • 基本的なディープラーニング知識

  • 基本 tensorflow 知識

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データアナリスト

  • 推奨システム開発者

  • マーケティング担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python言語

  • ディープラーニングの基礎知識

  • tensorflowの基本知識

こんにちは
です。

3,605

受講生

270

受講レビュー

134

回答

4.7

講座評価

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講座

오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.

홈페이지 주소:

https://ironmanciti.github.io/

カリキュラム

全体

50件 ∙ (9時間 55分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
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受講レビュー

全体

5件

4.0

5件の受講レビュー

  • 정호연님의 프로필 이미지
    정호연

    受講レビュー 53

    平均評価 5.0

    5

    30% 受講後に作成

    • YoungJea Oh
      知識共有者

      좋은 평가 감사합니다

  • 김정환님의 프로필 이미지
    김정환

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    30% 受講後に作成

    • YoungJea Oh
      知識共有者

      좋은 평가 감사드립니다

  • eyshin님의 프로필 이미지
    eyshin

    受講レビュー 1

    平均評価 4.0

    4

    98% 受講後に作成

    • YoungJea Oh님의 프로필 이미지
      YoungJea Oh

      受講レビュー 12

      平均評価 5.0

      5

      60% 受講後に作成

      추천시스템 전반을 이해하기 쉽도록 잘 구성된 강의 입니다. 특히 이론과 실습의 균형이 잘 잡혀 있습니다.

      • qoqoqo님의 프로필 이미지
        qoqoqo

        受講レビュー 1

        平均評価 1.0

        1

        26% 受講後に作成

        사운드에 문제가 있어요. 중간중간에 마이크가 뚝뚝 끊기시는데 처음엔 참아볼려고했는데 시간이 지날수록 점점더 심해지네요,,

        • YoungJea Oh
          知識共有者

          실망시켜 드려서 죄송합니다. 혹시 어떤 동영상의 음질의 문제인지 구체적으로 지적해 주시면 문제 해결에 도움이 되겠습니다. 전반적인 음질 문제인 경우는 전체 동영상을 재 작성해야하므로 별도로 계획을 세워서 개선하겠습니다. 좋은 지적 감사합니다.

      ¥5,895

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