 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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堅持小班授課，為保證培訓效果，增加互動環節，每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區1號【沈陽分部】：沈陽理工大學【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班）：2025年7月14日..用心服務..........--即將開課--...................... |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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課程目標
掌握推薦系統原理與工作方式，使用Python庫進行建模。
適用人群
機器學習，數據領域工作以及要轉向人工智能方向的同學們
課程簡介
機器學習-推薦系統實戰視頻課程
課程從推薦系統概述開始，詳解推薦系統中兩大核心算法：協同過濾與隱語義模型。使用Surprise庫對電影數據集進行建模推薦，最后使用Tensorflow實現一個簡易的基于隱語義模型的推薦系統。
第1章推薦系統工作原理
1-1系列課程概述
1-2推薦系統應用
1-3推薦系統要完成的任務
1-4相似度計算
1-5基于用戶的協同過濾算法
1-6基于物品的協同過濾算法
1-7隱語義模型
1-8隱語義模型求解
1-9模型評估標準
第2章Python從零開始構建音樂推薦系統
2-1音樂推薦任務概述
2-2數據集整合
2-3基于物品的協同過濾
2-4物品相似度計算與推薦
2-5SVD矩陣分解
2-6基于矩陣分解的音樂推薦
第3章使用Surprise庫建立推薦系統
3-1Surprise庫簡介
3-2Surprise庫使用方法
3-3得出商品推薦結果
第4章使用Tensorflow構造隱語義模型
4-1使用Tensorflow構造隱語義模型
4-2模型架構
4-3損失函數定義
4-4訓練網絡 |
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