Apprentissage automatique : Créez votre propre système de recommandation

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre est généralement bien accueilli, en particulier par les débutants en apprentissage automatique. Il est loué pour sa clarté et sa facilité de compréhension, avec des exemples pratiques qui aident à renforcer les concepts. Cependant, certains utilisateurs suggèrent que les informations peuvent être facilement trouvées en ligne et notent des barrières linguistiques potentielles pour les personnes dont ce n'est pas la langue maternelle.

Avantages:

Facile à comprendre, exemples pratiques, idéal pour les débutants, explications claires des concepts fondamentaux, code étape par étape.

Inconvénients:

L'information peut être redondante ou facilement trouvable en ligne, barrières linguistiques potentielles pour les locuteurs non natifs, certains exemples peuvent contenir des erreurs.

(basé sur 12 avis de lecteurs)

Titre original :

Machine Learning: Make Your Own Recommender System

Contenu du livre :

Apprenez à créer votre propre système de recommandation en une après-midi.

Les systèmes de recommandation sont l'une des applications les plus visibles de l'apprentissage automatique et leur capacité étonnante à convertir nos actions non exprimées en articles que nous aimons est à la fois addictive et préoccupante. Cependant, les systèmes de recommandation sont là pour durer et pour quiconque commence son voyage dans la science des données, il s'agit d'un espace lucratif pour un emploi futur.

Ce livre vous permettra de vous familiariser avec les bases et les étapes du codage de votre propre système de recommandation à l'aide de Python. Les exercices incluent la prédiction des recommandations de livres, les propriétés pertinentes des maisons à des fins de marketing en ligne, et la question de savoir si un utilisateur va cliquer sur une campagne publicitaire. À qui s'adresse ce livre ? Le contenu de ce livre s'adresse aux débutants ayant des connaissances de base en science des données, notamment en statistiques classiques et en programmation informatique.

S'il s'agit de votre premier contact avec la science des données, vous pouvez consacrer quelques heures à la lecture de mon premier livre Machine Learning for Absolute Beginners avant de commencer ici. Sujets abordés dans ce livre : - Comment mettre en place un environnement sandbox gratuit et facile en utilisant Jupyter Notebook - Comment préparer vos données pour le traitement - Comment coder un modèle de filtrage collaboratif - Comment coder un modèle de filtrage basé sur le contenu - Comment les systèmes de recommandation sont évalués - Ce que vous devez savoir sur la vie privée et l'éthique - A quoi pourrait ressembler l'avenir des systèmes de recommandation.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781726769037
• Auteur : Oliver Theobald
• Éditeur : Independently Published
• Reliure : Broché