(UPDATED) Pythonを利用したパーソナライズ推薦システム | 推薦アルゴリズム | 推薦人工知能

様々な推薦アルゴリズムの動作原理を理解することで、あなただけのパーソナライズされた推薦アルゴリズムを作ってみてください!

難易度 初級

受講期間 無制限

Recommendation System
Recommendation System
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Recommendation System
Recommendation System
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)

学習した受講者のレビュー

4.7

5.0

junhkwak

12% 受講後に作成

推薦を実際に実装したい中級以上の専門家のためのコースです。

5.0

ajaalsgus

100% 受講後に作成

おかげで、推奨システムの理解度が大幅に向上しました。本当に素晴らしい講義です!

5.0

이지호

39% 受講後に作成

推薦アルゴリズムの概念を各種ブログに散らばっている情報で学習しましたが…ㅠㅠㅠㅠ一度にまとめられるといいですね。もうすぐ練習を聞くのに一生懸命やりましょう!

受講後に得られること

  • おすすめアルゴリズムの概念

  • 様々な推薦アルゴリズムの仕組み

  • Pythonを活用した推薦アルゴリズムの実装

パーソナライズ推薦システムの実装
コチンコーディングと一緒に、ワイルドだけど有益に!

成功するサービスの秘訣
レコメンドシステム・アルゴリズム
👨‍💻

Netflix、Amazon、YouTube、Spotifyなど
世界的な有名サービスをはじめ、
推薦アルゴリズムを活用したサービス
ますます増えています。

ところで...
もしかして自分のことだと思っていませんか?

「果たして私がレコメンドアルゴリズムの概念を正しく理解できるでしょうか?」
「レコメンドアルゴリズム、概念はわかるけれど…それでどうやって実装すればいいんですか?」

👇👇


推薦システム📌
簡単で直感的なPythonで!

おすすめアルゴリズムを活用したサービスがますます増えるにつれ、おすすめアルゴリズムについて学びたいという方も増え続けています。これに合わせ、<Pythonを利用したパーソナライズおすすめシステム>では、理解しやすく直感的なプログラミング言語Pythonを活用して、おすすめアルゴリズムの正確な概念と原理について説明したいと思います。

推薦アルゴリズム、なぜPythonなのでしょうか?

推薦システムを学びたい方、実務に即した実装能力まで身につけたい多くの皆様にとって、有意義な時間になることを願っています 😊

💻 前提知識を確認してください!

  • 講義を受講するためには、Python言語およびNumpy(ナンパイ)、Pandas(パンダス)、Keras(ケラス)ライブラリに関する基本的な理解が必要です。

一味違う学びを
推薦システムの世界へ
💌

荒削りですが、本当にためになる!
データアナリストのコチンコーディングです。


こんにちは!私は現在「IT大手(NAVER・Kakaao・LINEなど)のいずれか」データアナリストとして働いている「コチンコーディング(荒削りなコーディング)」です。

おすすめアルゴリズムの概念を正しく理解できているか悩んでいませんか?本を読んでいる時は分かったつもりでも、いざ実際にアルゴリズムを実装しようとすると、どうすればいいか分からず途方に暮れていませんか?

この講義を通じて、概念と動作原理を正確に説明することで、推薦アルゴリズムの基礎をしっかりと固めていただこうと思います。単なる概念の説明で終わらず、具体的な動作原理まで一緒にコーディングしながら、実際の構築に対する自信を持っていただけるよう講義を構成しました。

データアナリスト、コチンコーディング(Geochin Coding)は 👨‍💻

現在「ネカラ(NAVER・Kakao・LINE)のいずれか」で、Pythonおよび視覚化ツール(Tableau)を活用してデータの収集、加工、分析、予測、視覚化、業務自動化を行っています。

主な経歴

  • 高麗大学校 統計学科 学士(卒業)
  • 高麗大学大学院 ビッグデータ融合学科(在学)
  • QS世界大学ランキング 評価委員
  • 高麗大学 SW中心大学 人工知能深化課程 修了
  • 高麗大学校 KUCC(コンピュータサークル)セッション長
  • 高麗大学校 学科首席5回、全体首席1回
  • ビッグデータ分析技師資格証
  • データ分析準専門家(ADsP)資格証)
  • ビッグデータ分析および開発ブログ運営
  • 人工知能講義YouTube運営

メンタリング実施

  • データ分析職を夢見る学生のための効率的な勉強法
  • データ分析の実務に携わるジュニアアナリストのための相談
  • 現職でIT職種ではありませんが、IT技術を活用して自身の業務に適用したい方


私の知識を通じて
共に作り上げていく講義に
なれば幸いです。

すべての物事において、始まりが最も重要です。学習を進める中で気になることがあれば、[質問/回答]を通じてお問い合わせください。メンタリングも行っていますので、データ分析に関心のある方々のお役に立てれば幸いです。😊


他の追随を許しません!
この講義が特別な理由 👍

単なる概念説明中心の漠然とした講義?

• ネット上に溢れている資料と
講義に大差がない気がします。
• 概念の説明は良いのですが、
それで実際の実装は正確にどうすればいいのですか?
• 使用する言語自体の難易度が高すぎます。

体系的なカリキュラム、実習中心の実践講義!

• 単なる概念の説明ではなく、
原理および実習中心の実践講義です。
• 単にウェブ上の資料を集めた講義ではなく、
権威ある参考書籍を整理してまとめました。
• 早く簡単に学べるPythonを活用しました。

1️⃣単なる概念の説明ではなく、原理+実習中心の実践講義

すでに推薦アルゴリズムに関する単純な概念説明は、多くのサイトにあふれています。しかし、いくら優れた概念説明であっても、実際の正確な実装に至らなければ意味がありません。

今回の講義では、レコメンドアルゴリズムの概念を忠実にお伝えするのはもちろん、実務でレコメンドシステムを導入するためのノウハウまでしっかりとお教えします。

2️⃣ 易しく速く学べるPythonを活用した講義

他のプログラミング言語に比べて素早く習得でき、人工知能分野に特化した言語であるPythonを活用して講義が進行されます。推薦アルゴリズムへの理解だけでなく、人工知能モデルの構築に必要なデータエンジニアリングまで一緒に学べるように講義を構成しました。

3️⃣体系的なカリキュラムで正確な理解まで

Pythonによるパーソナライズ推薦システム (図書出版チョンラム、イム・イル著)

単に色々なサイトに散らばっている知識を適当に集めて構成した講義ではありません。権威ある参考書を整理した内容を基に、体系的に講義カリキュラムを構成しました。


学習内容を
確認してみてください 📚

この講義では 💻

  • 主にパーソナライズ推薦技術の全般的な内容を扱います。
  • その中でも特に連続値を使用するパーソナライズ推薦技術を扱います。
  • 協調フィルタリング(Collaborative Filtering)、行列分解(Matrix Factorization)、ディープラーニング(Deep Learning)推薦アルゴリズム、および多数の推薦アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド(Hybrid)推薦システムなどについても説明します。

オリエンテーション

今回の講義の目的は、主要なパーソナライズ推薦アルゴリズムの作動原理を理解することにあります。講義の目的と紹介を5分程度のOT(オリエンテーション)動画にまとめましたので、[講義のプレビュー]からご確認ください!

おすすめシステムの紹介

ユーザーの過去の行動データやその他のデータを基に、ユーザーに必要な情報や製品を選んで提示する推薦システム(レコメンドシステム)の概念と様々な技術、そしてその発展過程についてご紹介します。

  • 主要な推薦アルゴリズム
  • おすすめシステムの適用事例

基本的な推薦システム

これからの理論と実習を学ぶための基本的なデータを準備し、理解する過程です。推薦システムの基本的な動作原理をご紹介します。

  • データの読み込み
  • 人気製品方式
  • レコメンドシステムの正確度の測定
  • ユーザーグループ別のおすすめ

協調フィルタリング推薦システム

類似度に基づいて行われる協調フィルタリング(CF)の概念と動作原理を紹介し、実際に一緒に実装してみることで、該当する概念への理解を深めていきます。

  • 協調フィルタリングの原理
  • 類似度指標
  • 基本CFアルゴリズム
  • 近傍を考慮したCF
  • 最適な近傍サイズの決定
  • ユーザーの評価傾向を考慮したCF
  • その他のCF精度改善方法
  • ユーザーベースCFとアイテムベースCF
  • レコメンドシステムの評価指標

Matrix Factorization(MF)ベースの推薦

行列演算に基づいたMatrix Factorization(MF)の概念と動作原理を紹介し、実際に一緒に実装してみることで、該当概念への理解を深めます。

  • Matrix Factorization(MF)方式の原理
  • SGD(Stochastic Gradient Decent)を使用したMFアルゴリズム
  • SGDを使用したMF基本アルゴリズム
  • train/test 分離 MF アルゴリズム
  • MFの最適パラメータ探し
  • MFとSVD

Surpriseパッケージの使用

手軽にCF(協調フィルタリング)とMF(行列分解)ベースのレコメンドシステムを実装し、テストできるパッケージの概念と動作原理を学びます。

  • Surpriseの基本的な使い方
  • アルゴリズムの比較
  • アルゴリズムオプションの指定
  • 様々な条件の比較
  • 外部データの使用

ディープラーニングを使用した推薦システム

多数の隠れ層(hidden layer)を持つ人工ニューラルネットワークの概念を活用して、推薦システムを動作させる原理を学び、実習を行うことで、該当する概念への理解を深めます。

  • Matrix Factorization(MF)をニューラルネットワークに変換する
  • KerasでMFを実装する
  • ディープラーニングを適用した推薦システム
  • ディープラーニングモデルに変数を追加する

ハイブリッド推薦システム

複数の推薦アルゴリズムを組み合わせることで、相互に性能を補完・改善する手法の内容と、実際の演習を通じて理解を深めていきます。

  • ハイブリッド推薦システムの長所
  • ハイブリッド推薦システムの原理
  • ハイブリッド推薦システム(CFとMFの結合)

大規模データ処理のためのSparse Matrix(疎行列)の使用

手に負えないほどのデータを処理する方法と、実際の推薦アルゴリズムの適用までの過程を学ぶことで、実践的なスキルの感覚を身につけていきます。

  • Sparse Matrixの概念とPythonでの使用
  • Sparse Matrixを推薦アルゴリズムに適用する

レコメンドシステム構築におけるイシュー

実際の推薦システムを構築する際に頻繁に発生する問題や課題を総括することで、実際の推薦システム制作過程における試行錯誤を少しでも減らすことができる様々なノウハウを直接身につけます。

  • 新規ユーザーとアイテム(Cold Start Problem)
  • 拡張性(Scalability)
  • 推薦の活用(Presentation)
  • 二進数データ(Binary Data)の使用
  • ユーザーの間接評価データ(Indirect Evaluation Data)の確保

知識共有者の
Q&Aを確認してみてください! 💬

Q. 前提知識(Python、Numpy、Pandas、Keras)は必ず知っておく必要がありますか?

Pythonは必須ですが、他のライブラリについては事前に入れ込んで学習する必要はありません。講義を聴きながら、出てくる内容の中で分からない部分だけを別途調べて勉強することもお勧めします。講義で使用するライブラリの活用法は非常に有用で一般的に使われるものばかりですので、初めて勉強される方には、何から先に勉強すべきかのガイドラインにもなるかと思います。 😉

Q. データはあらかじめ提供されますか?

もちろんです。すべての講義で活用されるデータは、ミネソタ大学のGroupLensプロジェクトによって開発・検証されたMovieLensデータを活用します。授業開始前に提供されるデータURLを通じてダウンロードしてください。

Q. 講義を受講すれば、実際に推薦エンジンを開発できますか?

すべての講義チャプターでは、多様な推薦アルゴリズムの概念だけでなく、実際の演習も並行して行っています。そのため、一緒に演習したコードを各自のドメインに合わせて少し変形させるだけで、自分だけの推薦エンジンを開発することができます。

Q. パイソンを別途インストールしたり、開発環境を個別に構築したりする必要がありますか?

全くその必要はありません。インストールや開発環境構築の手間を省くために、Googleが提供するウェブ環境エディタのColabを使用します。

詳しいColabの使い方は私のブログでご確認いただくか、Googleで「colab 使い方」と検索していただければ、より詳細に確認することができます。 

コチンコーディングの他の講義が気になるなら? 📖

Python基礎ライブラリから積み上げる機械学習
初めて始める機械学習の完璧なガイド!無料講義

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • パーソナライズ推薦アルゴリズムに関心がある方

  • 実務に推薦システムを導入したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基礎理解

  • Numpyライブラリの基礎理解

  • Pandasライブラリの基礎理解

  • Kerasライブラリの基礎理解

こんにちは
거친코딩です。

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受講生

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受講レビュー

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回答

4.8

講座評価

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講座

🙌 自己紹介

こんにちは。荒削りですが、本当にためになるデータアナリスト、「コチンコーディング(荒削りなコーディング)」です。

私は現在「ネカ(NAVER・Kakao)のいずれか」 Pythonおよび可視化ツール(Tableau)を活用し、データの収集、加工、分析、予測、可視化、業務自動化を行っています。

⭐️ メンタリング

  • データ分析職を夢見る学生のための効率的な勉強法

  • データ分析の実務に携わっているジュニアアナリストのための相談

  • 現職でIT職種ではありませんが、IT技術を活用して自身の業務に適用したい方

🌈 メンタリングの進め方

  • Zoomを通じた非対面方式で進行

  • 準備物:コンピュータ、カメラ、イヤホン

  • 事前に準備した質問事項、または現在の状況に合わせてメントリングを進行

 

🐯 結びの言葉

  • 何事も始まりが最も重要です。熱い情熱を持って、成し遂げたいことを必ず実現させましょう!..

📨 メールでお問い合わせ

rough_coding@naver.com

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カリキュラム

全体

42件 ∙ (6時間 14分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

42件

4.7

42件の受講レビュー

  • gkstoa06002932님의 프로필 이미지
    gkstoa06002932

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    51% 受講後に作成

    今回は社内サービスとしておすすめシステムを導入したいのですが、本当に役に立つと思います。

    • 거친코딩
      知識共有者

      本当にこのコメントは私に多くのやりがいを感じさせます...ㅠ その講義を支えて、次の講義ではさらに一味違った推薦アルゴリズムの講義に戻ります。 社内導入してみてください。 -ラフコーディングドリーム-

  • hodtkqwlf124563님의 프로필 이미지
    hodtkqwlf124563

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    39% 受講後に作成

    推薦アルゴリズムの概念を各種ブログに散らばっている情報で学習しましたが…ㅠㅠㅠㅠ一度にまとめられるといいですね。もうすぐ練習を聞くのに一生懸命やりましょう!

    • 거친코딩
      知識共有者

      おっしゃるとおり、推奨アルゴリズムの概念を扱ったブログが多いのですが、連続的につながっていないか不足する情報が多いです。今回の機会に明確な概念を立ててほしいです~! 実習もファイティングです!! -ラフコーディングドリーム-

  • ajaalsgus님의 프로필 이미지
    ajaalsgus

    受講レビュー 13

    平均評価 4.9

    5

    100% 受講後に作成

    おかげで、推奨システムの理解度が大幅に向上しました。本当に素晴らしい講義です!

    • 거친코딩
      知識共有者

      学習者が理解度を向上させたのは本当に嬉しいニュースです:) これから残った受講にも多くの力を書いてください〜! もし気になる点があれば、コミュニティ質問掲示板に残していただければと思います。 ありがとうございます。 - ラフコーディングドリーム-

  • junhkwak님의 프로필 이미지
    junhkwak

    受講レビュー 2

    平均評価 4.0

    5

    12% 受講後に作成

    推薦を実際に実装したい中級以上の専門家のためのコースです。

    • 거친코딩
      知識共有者

      良いレビューを残してくれてありがとう。 おっしゃった通り、単に概念で終わるのではなく、実際の実装のための実用的な内容だけで構成されているように努めました:) 今回の講義が終わりではなく、より面白いおすすめ関連テーマに戻ります。 ありがとうございます。 -ラフコーディングドリーム-

  • leejken530님의 프로필 이미지
    leejken530

    受講レビュー 13

    平均評価 4.2

    3

    95% 受講後に作成

    すべて良いのにpdf提供をなぜしないのか納得が裏地。それがもっと学習のためだと…?何の音なのか理解が全く1度裏地。講義はよく春。ところが基本的に使うpdfは共有してくれるのは当然じゃない?それとも、決済前にpdfは共有しないことを明記してください。本当のタイト。

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