Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este în general bine primită, în special în rândul începătorilor în învățarea automată. Este lăudată pentru claritatea și ușurința sa de înțelegere, cu exemple practice care ajută la consolidarea conceptelor. Cu toate acestea, unii utilizatori sugerează că informațiile pot fi găsite cu ușurință online și notează potențialele bariere lingvistice pentru vorbitorii non-nativi.
Avantaje:Ușor de înțeles, exemple practice, excelent pentru începători, explicații clare ale conceptelor fundamentale, cod pas cu pas.
Dezavantaje:Informațiile pot fi redundante sau ușor de găsit online, bariere lingvistice potențiale pentru vorbitorii non-nativi, unele exemple pot conține erori.
(pe baza a 12 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Machine Learning: Make Your Own Recommender System
Conținutul cărții:
Aflați cum să vă creați propriul sistem de recomandare într-o după-amiază. Sistemele de recomandare sunt una dintre cele mai vizibile aplicații ale învățării automate, iar abilitatea lor stranie de a transforma acțiunile noastre nespuse în articole care ne plac este deopotrivă captivantă și îngrijorătoare.
Cu toate acestea, sistemele de recomandare sunt aici pentru a rămâne și pentru oricine își începe călătoria în știința datelor, acesta este un spațiu lucrativ pentru viitoarele locuri de muncă. Această carte vă va pune la curent cu elementele de bază, precum și cu pașii pentru codificarea propriului sistem de recomandare folosind Python. Exercițiile includ predicția recomandărilor de cărți, proprietățile relevante ale casei în scopuri de marketing online și dacă un utilizator va face clic pe o campanie publicitară.
Cui se adresează această carte? Conținutul acestei cărți este conceput pentru începători cu unele cunoștințe de bază în domeniul științei datelor, inclusiv statistică clasică și programare informatică. Dacă aceasta este prima dvs.
expunere la știința datelor, este posibil să doriți să petreceți câteva ore pentru a citi prima mea carte Machine Learning for Absolute Beginners înainte de a începe aici. Subiecte abordate în această carte: - Cum să configurați un mediu sandbox ușor și gratuit folosind Jupyter Notebook - Cum să vă pregătiți datele pentru procesare - Cum să codificați un model de filtrare colaborativă - Cum să codificați un model de filtrare bazat pe conținut - Cum sunt evaluate sistemele de recomandare - Ce trebuie să știți despre confidențialitate și etică - Cum ar putea arăta viitorul sistemelor de recomandare.
