Systèmes de recommandation appliqués avec Python : Construire des systèmes de recommandation avec Deep Learning, Nlp et des techniques basées sur les graphes

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Titre original :

Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, Nlp and Graph-Based Techniques

Contenu du livre :

Ce livre vous apprendra à construire des systèmes de recommandation avec des algorithmes d'apprentissage automatique en utilisant Python. Les systèmes de recommandation sont devenus une partie essentielle de toutes les entreprises basées sur Internet aujourd'hui.

Vous commencerez par apprendre les concepts de base des systèmes de recommandation, avec un aperçu des différents types de moteurs de recommandation et de leur fonctionnement. Ensuite, vous verrez comment construire des systèmes de recommandation avec des algorithmes traditionnels tels que l'analyse du panier de la ménagère et des systèmes de recommandation basés sur le contenu et la connaissance avec la PNL. Les auteurs démontrent ensuite des techniques telles que le filtrage collaboratif utilisant la factorisation matricielle et les systèmes de recommandation hybrides qui intègrent à la fois des techniques de filtrage basées sur le contenu et des techniques de filtrage collaboratif. Suit un tutoriel sur la construction de systèmes de recommandation basés sur l'apprentissage automatique et utilisant des algorithmes de clustering et de classification tels que les K-means et les forêts aléatoires. Les derniers chapitres couvrent le NLP, l'apprentissage profond et les techniques basées sur les graphes pour construire un moteur de recommandation. Chaque chapitre comprend la préparation des données, plusieurs façons d'évaluer et d'optimiser les systèmes de recommandation, des exemples et des illustrations.

À la fin de ce livre, vous comprendrez et serez en mesure de construire des systèmes de recommandation avec divers outils et techniques d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et d'algorithmes basés sur les graphes.

Ce que vous apprendrez

⬤ Comprendre et implémenter différentes techniques de systèmes de recommandation avec Python.

⬤ Les méthodes les plus courantes sont celles basées sur le contenu et la connaissance, le filtrage collaboratif, l'analyse du panier de la ménagère et la factorisation de la matrice.

⬤ Construire des systèmes de recommandation hybrides qui intègrent à la fois le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu.

⬤ Exploiter l'apprentissage automatique, le NLP et l'apprentissage profond pour construire des systèmes de recommandation.

Ce livre s'adresse aux scientifiques des données, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux programmeurs Python intéressés par la construction et la mise en œuvre de systèmes de recommandation pour résoudre des problèmes.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781484289532
• Auteur : Akshay Kulkarni
• Éditeur : Apress
• Langue : anglais
• Reliure : Broché