Bulut Platformu'nda Makine Öğrenmesi Tavsiye Motorları

Modern dijital platformlar, kullanıcı deneyimleri kişiselleştirmek, katılım artırmak ve gelirleri artırmak için tavsiye motorlarına dayanıyor.Bu sistemleri ölçeklendirmek için makine öğrenimi algoritmaları, veri boru hatları ve bulut altyapısını iyi anlamak gerekiyor. Bu metin tabanlı kurs, Cloud Platform'da tavsiye sistemlerinin tasarımı, eğitimi ve dağıtımı sürecinde size rehberlik eder. Temel tavsiye algoritmalarını anlamaktan, gerçek zamanlı, kişiselleştirilmiş öneriler sunan üretim hazır boru hatlarını uygulamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - İşbirliğine dayalı filtreleme, içerik tabanlı filtrelenme ve melez tavsiye sistemlerinin temel kavramlarını anlayın. - Karmaşık kullanıcı-öğe etkileşimlerini yakalamak için kullanıcı ve öğe gömmelerini oluşturun ve yönetin. - Aday arama ve sıralama için modern iki kuleli sinir ağı modelleri oluştur. - BigQuery ML ve Vertex AI kullanarak makine öğrenimi çalışma akışlarını uygulayın. - Düşük gecikme, gerçek zamanlı tavsiye geri alma için modern vektör arama veritabanlarını kullanın. - Güvenilir performansı ölçeklendirmek için tavsiye boru hatlarını dağıtın, değerlendirin ve izleyin. Temel terminoloji ve temel algoritmalarla başlayan yazılı dersler ve kod parçaları, veri hazırlama, model eğitimi, boru hattı orkestrasyonu ve dağıtım stratejilerini size gösterir. Bu ders, öneri çalışma akışlarında uzmanlaşmak isteyen geliştiriciler, veri analistler ve bulut mühendisleri için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi kavramları ve Python' un temel anlayışı tavsiye edilir, ancak önceden bulut mimarisi deneyimi gerekmez. Modern kullanıcı deneyimleri için akıllı öneri motorları oluşturmak için bugün okumaya başlayın.