Mecanismos de recomendação de machine learning na Cloud Platform

As plataformas digitais modernas dependem de mecanismos de recomendação para personalizar as experiências dos usuários, aumentar o engajamento e gerar receita.Construir esses sistemas em escala requer um entendimento sólido de algoritmos de machine learning, pipelines de dados e infraestrutura de nuvem. Este curso baseado em texto orienta você pelo processo de design, treinamento e implantação de sistemas de recomendação no Cloud Platform.Você passará de entender os algoritmos de recomendações fundamentais para implementar pipelines prontos para produção que oferecem sugestões personalizadas em tempo real. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo e sistemas de recomendação híbridos. - Crie e gerencie incorporações de usuários e itens para capturar interações complexas entre usuários-itens. - Construa modelos modernos de rede neural de duas torres para recuperação e classificação de candidatos. - Implemente fluxos de trabalho de aprendizado de máquina usando o BigQuery ML e o Vertex AI. - Aproveite os modernos bancos de dados de pesquisa de vetores para recuperação de recomendações em tempo real e de baixa latência. - Implantar, avaliar e monitorar pipelines de recomendação para garantir um desempenho confiável em escala. Começando com terminologia essencial e algoritmos fundamentais, as lições escritas e os snippets de código orientam você na preparação de dados, treinamento de modelos, orquestração de pipeline e estratégias de implantação. Este curso foi projetado para desenvolvedores, analistas de dados e engenheiros de nuvem que desejam se especializar em fluxos de trabalho de recomendação.É recomendável uma compreensão básica dos conceitos de aprendizado de máquina e Python, mas não é necessária experiência prévia em arquitetura de nuvens. Comece a ler hoje para criar mecanismos de recomendação inteligentes que impulsionam as experiências modernas do usuário.