Hands-On Sisteme de recomandare cu Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea privind sistemele de recomandare a primit recenzii mixte, mulți lăudându-i accesibilitatea pentru începători și exemplele practice de codare, în timp ce alții îi critică organizarea, profunzimea și unele aspecte tehnice.

Cartea este ușor de înțeles, construită metodic și oferă exemple practice de codare și scenarii din lumea reală. Este benefică pentru începători și include resurse utile, cum ar fi videoclipuri și linkuri de descărcare a codului. Mulți recenzenți apreciază explicațiile sale concise și disponibilitatea codului pe GitHub.

Criticii observă o lipsă de organizare, cu capitole care se simt dezarticulate. Unii cred că îi lipsește profunzimea, în special în subiecte avansate precum factorizarea matricei și învățarea profundă. Legăturile din carte sunt raportate a fi rupte, iar calitatea generală a codului este considerată de bază. Este posibil să nu fie potrivită pentru cei cu experiență anterioară în știința datelor.

(pe baza a 11 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Hands-On Recommendation Systems with Python

Conținutul cărții:

Cu Hands-On Recommendation Systems with Python, învățați instrumentele și tehnicile necesare pentru a construi diverse tipuri de sisteme de recomandare puternice (colaborative, bazate pe cunoștințe și conținut) și pentru a le implementa pe web Sistemele de recomandare se află în centrul aproape tuturor afacerilor pe internet în prezent; de la Facebook la Netflix și Amazon. Furnizarea de recomandări bune, fie că este vorba de prieteni, filme sau cumpărături, contribuie foarte mult la definirea experienței utilizatorului și la atragerea clienților să utilizeze platforma dvs.

Această carte vă arată cum să faceți exact acest lucru. Veți afla despre diferitele tipuri de recomandări utilizate în industrie și veți vedea cum să le construiți de la zero folosind Python. Nu este nevoie să parcurgeți tone de teorie despre machine learning - veți începe să construiți și să învățați despre recomandatoare cât mai repede posibil...

În această carte, veți construi o clonă IMDB Top 250, un motor bazat pe conținut care funcționează pe metadatele filmelor. Veți folosi filtre colaborative pentru a vă folosi de datele privind comportamentul clienților și un Hybrid Recommender care încorporează tehnici bazate pe conținut și tehnici de filtrare colaborativă Cu această carte, tot ce aveți nevoie pentru a începe să construiți sisteme de recomandare este o familiaritate cu Python, iar în momentul în care veți fnaliza, veți avea o înțelegere excelentă a modului în care funcționează sistemele de recomandare și veți fi într-o poziție puternică pentru a aplica tehnicile pe care le veți învăța la propriile domenii problematice.

Dacă sunteți dezvoltator Python și doriți să dezvoltați aplicații pentru rețele sociale, personalizarea știrilor sau publicitate inteligentă, aceasta este cartea pentru dumneavoastră. Cunoașterea de bază a tehnicilor de învățare automată va fi utilă, dar nu obligatorie.