Machine Learning-Empfehlungs-Engines auf der Cloud-Plattform

Moderne digitale Plattformen verlassen sich auf Empfehlungs-Engines, um Benutzererlebnisse zu personalisieren, die Interaktion zu steigern und den Umsatz zu steigen.Um diese Systeme im großen Maßstab zu entwickeln, ist ein fundiertes Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen, Datenpipelines und Cloud-Infrastruktur erforderlich. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Entwurfs-, Schulungs- und Bereitstellungsprozess von Empfehlungssystemen auf der Cloud Platform.Sie werden vom Verständnis grundlegender Empfehlenalgorithmen zur Implementierung produktionsreifer Pipelines übergehen, die personalisierte Vorschläge in Echtzeit liefern. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte der kollaborativen Filterung, der inhaltsbasierten Filterung und der hybriden Empfehlungssysteme. - Erstellen und verwalten Sie Benutzer- und Elementeinbettungen, um komplexe Benutzeraktionsinteraktionen zu erfassen. - Erstellen Sie moderne neuronale Netzwerkmodelle mit zwei Türmen für den Abruf und die Rangfolge von Kandidaten. - Implementieren Sie Workflows für maschinelles Lernen mit BigQuery ML und Vertex AI. - Nutzen Sie moderne Vektorsuchdatenbanken für den Abruf von Empfehlungen in Echtzeit mit niedriger Latenz. - Bereitstellen, Auswerten und Überwachen von Empfehlungspipelines, um eine zuverlässige Leistung im großen Maßstab sicherzustellen. Beginnend mit der wesentlichen Terminologie und den grundlegenden Algorithmen führen Sie die schriftlichen Lektionen und Code-Snippets durch die Datenvorbereitung, das Modelltraining, die Pipeline-Orchestrierung und die Bereitstellungsstrategien. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Datenanalysten und Cloud-Ingenieure, die sich auf Empfehlungsworkflows spezialisieren möchten.Ein grundlegendes Verständnis von Machine Learning-Konzepten und Python wird empfohlen, aber keine vorherige Erfahrung mit Cloud-Architekturen ist erforderlich. Lesen Sie noch heute, wie Sie intelligente Empfehlungs-Engines erstellen, die moderne Benutzererlebnisse unterstützen.