実践!ディープラーニングベースの推薦システム構築

本講義は、推薦システムの基本概念からディープラーニングの適用原理までを扱います。協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド推薦システムなど、多様な推薦アルゴリズムを学びながら、推薦サービス開発のための実務能力を養いましょう!

難易度 中級以上

受講期間 無制限

Python
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Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Tensorflow
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Recommendation System
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Python
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Deep Learning(DL)
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Tensorflow
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Recommendation System
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学習した受講者のレビュー

4.4

5.0

nkhwi

30% 受講後に作成

たまたま申し込んだオ・ヨンジェ先生の講義を、いつの間にか6つも受講することになりました。良い講義をありがとうございます。

5.0

마맹초기

68% 受講後に作成

とても良い講義です。 進行中のプロジェクトに推薦アルゴリズムが必要で聞いているのですが、 とても役に立っています。 音声が途切れるという悪評が一つありますが、 講師の方が話した後に少し休む時だけ少し音声がないだけで、話している途中で途切れて講義の妨げになる点はありません。

5.0

YoungJea Oh

60% 受講後に作成

推奨システム全体を理解しやすいようによく構成された講義です。特に理論と実習のバランスがよくとられています。

受講後に得られること

  • 協調フィルタリング

  • レコメンドシステム理論

  • 知識ベース推薦システム

  • 行列分解

  • TFRS

今日もYouTubeのアルゴリズムが
私をここに導いた… 🫢

YouTubeのアルゴリズムにハマった経験、皆さんありますよね?
いつの間にか日常の言葉になった'推薦アルゴリズム'
...
その作動原理が気になりませんか? 👀


多様なアルゴリズムで学ぶ
推薦システムの世界

推薦システムを概念から実装まで一度に学べるカリキュラムに皆さんをご招待します!

コンテンツベースフィルタリング、協調フィルタリング、知識ベース推薦など多様なアルゴリズムで推薦システムの原理を理解 như lọc dựa trên nội dung, lọc cộng tác, gợi ý dựa trên tri thức, v.v.

推薦システムの効果測定および性能向上のための性能指標分析方法の学習 để đo lường hiệu quả và cải thiện hiệu suất của hệ thống gợi ý

複数のアルゴリズムを組み合わせるハイブリッド方式の高度な推薦システムを経験 kết hợp nhiều thuật toán khác nhau

実際のビジネスに適用可能な推薦システムを設計し、実装する能力の養成

理論40%・実習60%で構成された充実した講義(コード一行一行を詳しく解説!)


講義で扱う主なアルゴリズムおよびライブラリ

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

ユーザーの過去のアイテム評価に基づき、
類似した属性のアイテムを推薦

2⃣ 協調フィルタリング
(Collaborative Filtering)

ユーザーの好みや嗜好が似ている
他のユーザーが好むアイテムを推薦

3⃣ 行列分解
(Matrix Factorization)

ユーザーのアイテム評価を含む表を小さな要素に分解し、ユーザーとアイテム間の隠れた特性を発見することで、それに基づいたパーソナライズされた推薦を提供。
推薦システムでよく使われる手法

4⃣ TFRS
(TensorFlow Recommender Systems)

Googleが開発したTensorFlowベースの推薦システムライブラリで、パーソナライズされた推薦、ランキング、検索の最適化など、多様な機能をサポート。YouTubeの推薦アルゴリズムと同様の仕組みを実装できるライブラリ

このような方におすすめです

ソフトウェア開発者およびエンジニア
Web開発やアプリケーション開発分野で働く開発者が、推薦システムを学ぶことでユーザーのエンゲージメントとリテンションを向上させることができます。

データサイエンティストおよびデータアナリスト
ユーザー行動を予測しようとする専門家が、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することができます。

製品マネージャーおよびUX/UIデザイナー
ユーザー中心のデザインを追求し、製品のユーザビリティを改善しようとする専門家には、推薦システムに対する深い理解が必要です。

このような内容を学びます

レコメンドシステムの理論

AIをベースとしたコンテンツ推薦システムを構築する方法を学びます。この過程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。

推薦システム構築実習

推薦システム構築の基礎となるデータ処理および前処理段階を含む、システム構築技術を習得することができます。

Embeddingの概念、行列分解、好みの予測

高次元データを低次元の密ベクトルに変換し、ユーザーがまだ評価していないアイテムに対する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て、検索(Retrieval)段階とランキング(Ranking)段階の モデルを学び、実装することになります。

この講座の作成者

  • 2019 ~ 現在:人工知能専門講師

  • 2001 ~ 2019: 韓国シティ銀行 電算部


受講前のご注意事項

実習環境

  • 講義はWindowsを基準に説明します。Jupyter notebookとGoogle Colabを使用するため、MacOSを含むすべてのOS環境で実習可能です。


学習資料

  • githubリポジトリを通じてダウンロードします。

前提知識および注意事項

  • 基本的なPythonの文法

  • 基本的なディープラーニングの知識

  • 基本的なTensorflowの知識

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

  • レコメンドシステム開発者

  • 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の基礎知識

こんにちは
YoungJea Ohです。

4,676

受講生

422

受講レビュー

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回答

4.7

講座評価

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講座

長年の開発経験を持つSenior Developerです。現代建設の電算室、サムスンSDS、電子商取引企業のXmetrics、シティ銀行の電算部を経て、30年以上にわたりIT分野で培ってきた知識と経験を共有したいと考えています。現在は人工知能とPythonに関する講義を行っています。

ホームページアドレス:

https://ironmanciti.github.io/

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カリキュラム

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50件 ∙ (9時間 55分)

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受講レビュー

全体

9件

4.4

9件の受講レビュー

  • cwforest062365님의 프로필 이미지
    cwforest062365

    受講レビュー 3

    平均評価 4.0

    修正済み

    5

    68% 受講後に作成

    とても良い講義です。 進行中のプロジェクトに推薦アルゴリズムが必要で聞いているのですが、 とても役に立っています。 音声が途切れるという悪評が一つありますが、 講師の方が話した後に少し休む時だけ少し音声がないだけで、話している途中で途切れて講義の妨げになる点はありません。

    • trimurti
      知識共有者

      講義の価値を適切に評価していただき、ありがとうございます。もし講義中に不便な点がございましたら、いつでもお伝えください。すぐに修正いたします。ありがとうございます。

  • nkhwi님의 프로필 이미지
    nkhwi

    受講レビュー 22

    平均評価 4.5

    5

    30% 受講後に作成

    たまたま申し込んだオ・ヨンジェ先生の講義を、いつの間にか6つも受講することになりました。良い講義をありがとうございます。

    • trimurti
      知識共有者

      身に余る光栄な評価をいただき、ありがとうございます。

  • trimurti님의 프로필 이미지
    trimurti

    受講レビュー 15

    平均評価 5.0

    5

    60% 受講後に作成

    推奨システム全体を理解しやすいようによく構成された講義です。特に理論と実習のバランスがよくとられています。

    • bigth21님의 프로필 이미지
      bigth21

      受講レビュー 19

      平均評価 5.0

      5

      30% 受講後に作成

      • trimurti
        知識共有者

        良い評価をありがとうございます。

    • sjyoonellen2561님의 프로필 이미지
      sjyoonellen2561

      受講レビュー 2

      平均評価 5.0

      5

      30% 受講後に作成

      • trimurti
        知識共有者

        良い評価をありがとうございます。

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