Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Este curso vai mostrar como construir mecanismos de recomendação usando Alternating Least Squares no PySpark. Usando os populares conjuntos de dados MovieLens e Million Songs, este curso vai conduzir você, passo a passo, pela intuição do algoritmo Alternating Least Squares e pelo código para treinar, testar e implementar modelos ALS em vários tipos de dados de clientes.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Recomendações estão em toda parte
Este capítulo vai mostrar como mecanismos de recomendação podem ser poderosos e apresentar distinções importantes entre mecanismos de filtragem colaborativa e baseados em conteúdo, além dos diferentes tipos de dados implícitos e explícitos que esses mecanismos podem usar. Você também vai aprender uma forma muito eficiente de revelar recursos ocultos (recursos latentes) que talvez você nem saiba que existem nos conjuntos de dados de clientes.
- Por que aprender a criar mecanismos de recomendação?50 XP
- Veja o poder de um sistema de recomendação100 XP
- O poder dos sistemas de recomendação50 XP
- Tipos de mecanismos de recomendação e tipos de dados50 XP
- Collaborative vs content-based filtering50 XP
- Collaborative vs content-based filtering — parte II50 XP
- Dados implícitos vs. explícitos100 XP
- Tipos de dados de avaliações100 XP
- Usos de mecanismos de recomendação50 XP
- Usos alternativos de mecanismos de recomendação.50 XP
- Confirme seu entendimento sobre recursos latentes100 XP
2
Como o ALS funciona?
Neste capítulo, você vai revisar conceitos básicos de multiplicação e fatoração de matrizes e se aprofundar em como o algoritmo Alternating Least Squares funciona e quais argumentos e hiperparâmetros ele usa para retornar as melhores recomendações possíveis. Você também vai aprender técnicas importantes para preparar corretamente seus dados para o ALS no Spark.
3
Recomendando filmes
Neste capítulo, você será apresentado ao conjunto de dados MovieLens. Você vai ver como avaliar seu uso para ALS, construir um modelo ALS completo com validação cruzada e aprender a avaliar seu desempenho. Isso será a base para todos os modelos ALS que você construir com Pyspark.
4
E se você não tiver avaliações de clientes?
Na maioria das situações reais, você não terá dados de clientes “perfeitos” disponíveis para construir um modelo ALS. Este capítulo vai ensinar você a usar dados de comportamento do cliente para “inferir” avaliações e usar essas avaliações inferidas para construir um mecanismo de recomendação com ALS. Usando o Million Songs Dataset e outra versão do MovieLens, este capítulo vai mostrar como usar os dados disponíveis para construir um mecanismo de recomendação com ALS e avaliar seu desempenho.
Construindo mecanismos de recomendação com PySpark
Curso
concluído
