Системы рекомендаций на основе машинного обучения на облачной платформе

Современные цифровые платформы используют механизмы рекомендаций для персонализации пользовательского опыта, повышения заинтересованности и увеличения доходов. Создание таких систем в больших масштабах требует глубокого понимания алгоритмов машинного обучения, конвейеров данных и облачной инфраструктуры. Этот текстовый курс поможет вам освоить процесс разработки, обучения и развертывания систем рекомендаций на облачной платформе. Вы пройдете путь от понимания основных алгоритмов рекоммендации до реализации готовых к производству конвейеров, которые предоставляют персонализированные предложения в режиме реального времени. Что вы узнаете: - Понять основные концепции совместной фильтрации, фильтрацию на основе контента и гибридные системы рекомендаций. - Создание и управление вставками пользователей и элементов для захвата сложных взаимодействий пользователь-элемент. - Построить современные модели двухбашенных нейронных сетей для поиска и ранжирования кандидатов. - Реализуйте рабочие процессы машинного обучения с помощью BigQuery ML и Vertex AI. - Используйте современные базы данных векторного поиска для получения рекомендаций в режиме реального времени с низкой задержкой. - Развертывание, оценка и мониторинг рекомендаций трубопроводов для обеспечения надежной работы в масштабе. Начиная с основной терминологии и основных алгоритмов, письменные уроки и фрагменты кода проходят через подготовку данных, обучение модели, организацию конвейера и стратегии развертывания. Этот курс предназначен для разработчиков, аналитиков данных и инженеров облачных технологий, которые хотят специализироваться на рабочих процессах рекомендаций. Рекомендуется базовое понимание концепций машинного обучения и Python, но предыдущий опыт работы с облачной архитектурой не требуется. Начните читать уже сегодня, чтобы понять, как создать интеллектуальные системы рекомендаций, которые будут способствовать повышению удобства пользования.