Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
AI Development

/

Deep Learning & Machine Learning

Hệ thống khuyến nghị sử dụng trí tuệ nhân tạo

Bài giảng này đề cập đến mọi thứ, từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý đến các nguyên tắc ứng dụng của học sâu. Tìm hiểu các thuật toán đề xuất khác nhau như lọc cộng tác, lọc dựa trên nội dung và hệ thống đề xuất kết hợp, đồng thời phát triển các khả năng thực tế để phát triển dịch vụ đề xuất!

(4.0) 5 đánh giá

89 học viên

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

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Lọc cộng tác

  • Lý thuyết hệ thống khuyến nghị

  • Hệ thống khuyến nghị dựa trên kiến ​​thức

  • Hệ số hóa ma trận

  • TFRS

Ngày nay, thuật toán YouTube
Nó đưa tôi đến đây... 🫢

Tất cả chúng ta đều từng có kinh nghiệm bị thuật toán YouTube phát hiện, phải không?
"Thuật toán đề xuất" đã trở thành một cụm từ phổ biến trong cuộc sống hàng ngày.
...
Bạn có tò mò về cách thức hoạt động của nó không? 👀


Học tập với nhiều thuật toán khác nhau
Thế giới của Hệ thống Đề xuất

Chúng tôi mời bạn tham gia chương trình giảng dạy sẽ dạy bạn mọi thứ từ khái niệm đến cách triển khai hệ thống đề xuất!

Hiểu các nguyên tắc của hệ thống đề xuất sử dụng nhiều thuật toán khác nhau như lọc dựa trên nội dung, lọc cộng tác và đề xuất dựa trên kiến thức.

Tìm hiểu cách phân tích các chỉ số hiệu suất để đo lường hiệu quả của hệ thống đề xuất và cải thiện hiệu suất của chúng.

Trải nghiệm hệ thống đề xuất tiên tiến kết hợp nhiều thuật toán bằng phương pháp kết hợp.

Phát triển khả năng thiết kế và triển khai hệ thống đề xuất áp dụng cho các doanh nghiệp thực tế.

Khóa học toàn diện bao gồm 40% lý thuyết và 60% thực hành (giải thích chi tiết từng dòng mã!)


Các thuật toán và thư viện chính được đề cập trong bài giảng

1⃣ Lọc dựa trên nội dung
(Lọc dựa trên nội dung)

Dựa trên xếp hạng mục trước đây của người dùng
Đề xuất các mặt hàng có đặc tính tương tự

2⃣ Lọc cộng tác
(Lọc cộng tác)

Tương tự với sở thích hoặc nhu cầu của người dùng
Đề xuất các mục mà người dùng khác thích

3⃣ Phân tích ma trận
(Phân tích ma trận)

Chia nhỏ bảng chứa xếp hạng mục của người dùng thành các phần nhỏ hơn, khám phá các đặc điểm ẩn giữa người dùng và mục, sau đó đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên những đặc điểm này.
Một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống đề xuất

4⃣ TFRS
(Hệ thống đề xuất TensorFlow)

Thư viện hệ thống đề xuất dựa trên TensorFlow này do Google phát triển, hỗ trợ nhiều chức năng như đề xuất cá nhân hóa, xếp hạng và tối ưu hóa tìm kiếm. Thư viện này cho phép triển khai các tính năng tương tự như thuật toán đề xuất của YouTube.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Kỹ sư và nhà phát triển phần mềm
Các nhà phát triển làm việc trong lĩnh vực phát triển web và ứng dụng có thể tăng mức độ tương tác và giữ chân người dùng bằng cách tìm hiểu về hệ thống đề xuất.

Nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu
Các chuyên gia muốn dự đoán hành vi của người dùng có thể phân tích dữ liệu người dùng và xây dựng mô hình để cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa.

Quản lý sản phẩm và Nhà thiết kế UX/UI
Hiểu biết sâu sắc về hệ thống đề xuất là điều cần thiết đối với các chuyên gia theo đuổi thiết kế lấy người dùng làm trung tâm và cải thiện khả năng sử dụng sản phẩm.

Tìm hiểu về những điều này

Lý thuyết hệ thống khuyến nghị

Bạn sẽ học cách xây dựng hệ thống đề xuất nội dung dựa trên AI. Các công nghệ được sử dụng bao gồm thuật toán học máy, xử lý dữ liệu và phân tích hành vi người dùng.

Thực hành xây dựng hệ thống khuyến nghị

Bạn có thể có được các kỹ năng xây dựng hệ thống, bao gồm các bước xử lý và tiền xử lý dữ liệu tạo thành cơ sở để xây dựng hệ thống đề xuất.

Khái niệm về nhúng, phân tích ma trận và dự đoán sở thích

Bằng cách chuyển đổi dữ liệu đa chiều thành các vectơ dày đặc đa chiều, chúng ta có thể học cách dự đoán sở thích của người dùng đối với các mục mà họ chưa đánh giá.

Bộ đề xuất TensorFlow

Giai đoạn tìm kiếm và giai đoạn xếp hạng sử dụng thư viện TFRS của Google Bạn sẽ học và triển khai các mô hình.

Ai đã tạo ra khóa học này

  • 2019 ~ Hiện tại: Giảng viên Trí tuệ nhân tạo

  • 2001 ~ 2019: Phòng CNTT, Citibank Hàn Quốc


Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

  • Bài giảng này dựa trên Windows. Nó sử dụng Jupyter notebook và Google Colab, vì vậy bạn có thể thực hành trên bất kỳ hệ điều hành nào, bao gồm cả macOS.


Tài liệu học tập

  • Tải xuống thông qua kho lưu trữ github.

Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

  • Ngữ pháp Python cơ bản

  • Kiến thức cơ bản về học sâu

  • Kiến thức cơ bản về TensorFlow

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • nhà phân tích dữ liệu

  • Nhà phát triển hệ thống khuyến nghị

  • nhà tiếp thị

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • ngôn ngữ trăn

  • Học sâu kiến ​​thức cơ bản

  • kiến thức cơ bản về tensorflow

Xin chào
Đây là

3,603

Học viên

269

Đánh giá

134

Trả lời

4.7

Xếp hạng

14

Các khóa học

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/

Chương trình giảng dạy

Tất cả

50 bài giảng ∙ (9giờ 55phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

5 đánh giá

4.0

5 đánh giá

  • 정호연님의 프로필 이미지
    정호연

    Đánh giá 53

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

    • YoungJea Oh
      Giảng viên

      좋은 평가 감사합니다

  • 김정환님의 프로필 이미지
    김정환

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

    • YoungJea Oh
      Giảng viên

      좋은 평가 감사드립니다

  • eyshin님의 프로필 이미지
    eyshin

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 4.0

    4

    98% đã tham gia

    • YoungJea Oh님의 프로필 이미지
      YoungJea Oh

      Đánh giá 12

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      60% đã tham gia

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

      • qoqoqo님의 프로필 이미지
        qoqoqo

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 1.0

        1

        26% đã tham gia

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

        • YoungJea Oh
          Giảng viên

          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.

      1.044.711 ₫

      Khóa học khác của trimurti

      Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

      Khóa học tương tự

      Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!