Apprendimento automatico: Crea il tuo sistema di raccomandazione

Recensioni dei lettori

Il libro è generalmente ben accolto, soprattutto dai principianti dell'apprendimento automatico. È apprezzato per la sua chiarezza e facilità di comprensione, con esempi pratici che aiutano a rafforzare i concetti. Tuttavia, alcuni utenti suggeriscono che le informazioni possono essere facilmente reperite online e notano potenziali barriere linguistiche per i non madrelingua.

Facile da capire, esempi pratici, ottimo per i principianti, spiegazioni chiare dei concetti fondamentali, codice passo-passo.

Le informazioni possono essere ridondanti o facilmente reperibili online, potenziali barriere linguistiche per i non madrelingua, alcuni esempi possono contenere errori.

(basato su 12 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning: Make Your Own Recommender System

Contenuto del libro:

Imparate a creare il vostro sistema di raccomandazione in un pomeriggio.

I sistemi di raccomandazione sono una delle applicazioni più visibili dell'apprendimento automatico e la loro straordinaria capacità di convertire le nostre azioni non espresse in articoli di nostro gradimento è al tempo stesso avvincente e preoccupante. I sistemi di raccomandazione, tuttavia, sono destinati a rimanere e per chiunque stia iniziando il proprio percorso nella scienza dei dati, si tratta di uno spazio redditizio per un futuro impiego.

Questo libro vi permetterà di acquisire le nozioni di base e le fasi di codifica del vostro sistema di raccomandazione utilizzando Python. Gli esercizi comprendono la previsione di raccomandazioni di libri, di proprietà di case rilevanti per scopi di marketing online e la possibilità che un utente faccia clic su una campagna pubblicitaria. A chi è rivolto il libro? Il contenuto di questo libro è pensato per i principianti con una certa conoscenza di base della scienza dei dati, tra cui la statistica classica e la programmazione informatica.

Se questa è la vostra prima esposizione alla scienza dei dati, potreste voler dedicare qualche ora alla lettura del mio primo libro Machine Learning for Absolute Beginners prima di iniziare. Argomenti trattati in questo libro: - Come impostare un ambiente sandbox gratuito e semplice utilizzando Jupyter Notebook - Come preparare i dati per l'elaborazione - Come codificare un modello di filtraggio collaborativo - Come codificare un modello di filtraggio basato sui contenuti - Come vengono valutati i sistemi di raccomandazione - Cosa bisogna sapere sulla privacy e sull'etica - Come potrebbe essere il futuro dei sistemi di raccomandazione.