- Суть
- Построение рекомендательных систем от алгоритмов на Numpy до нейросетей в Keras и Spark
- На выходе
- Реализовывать алгоритмы матричной факторизации (SVD) на Numpy; Строить рекомендательные системы с использованием Keras; Применять глубокие нейронные сети и автоэнкодеры для задач ранжирования; Обрабатывать большие массивы данных с помощью Apache Spark на AWS EC2; Использовать ограниченные машины Больцмана для интеллектуальных рекомендаций
- Навыки
- Матричная факторизация на Numpy · Применение автоэнкодеров · Ограниченные машины Больцмана
- Кому подойдёт
- Те, кто хочет углубиться в архитектуру рекомендательных движков для DS-задач
- Знать заранее
- Основы Python; Основы линейной алгебры; Основы теории вероятностей
