Lernen Sie, wie Sie ein Filmempfehlungssystem mit Python und realen Filmdaten entwerfen, erstellen und bewerten. In diesem praxisorientierten Kurs erfahren Sie, wie Empfehlungssysteme beliebte digitale Plattformen unterstützen, indem Sie sowohl auf Beliebtheit als auch auf Inhalten basierende Filmempfehlungsmodelle erstellen.

Zunächst machen Sie sich mit den Grundlagen von Empfehlungssystemen vertraut, richten Ihre Python-Entwicklungsumgebung ein und erstellen eine Empfehlungs-Engine auf Basis von Beliebtheitsmetriken. Im weiteren Verlauf entwickeln Sie ein inhaltsbasiertes Empfehlungssystem, indem Sie Filmdaten vorverarbeiten, aussagekräftige Metadaten extrahieren, textuelle Merkmale erstellen und Ähnlichkeiten analysieren, um personalisierte Filmempfehlungen zu generieren. Dieser Kurs richtet sich an Datenbegeisterte und angehende Entwickler im Bereich des maschinellen Lernens und verbindet praktisches Programmieren mit zentralen Konzepten des maschinellen Lernens, um Ihnen zu vermitteln, wie Empfehlungsmaschinen in realen Anwendungen funktionieren. Im Laufe des Kurses werden Sie Empfehlungsmodelle erstellen, analysieren und bewerten und dabei Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Techniken der Datenvorverarbeitung und des Feature-Engineering vertiefen. Wenn Sie praktische Erfahrungen beim Aufbau von Empfehlungssystemen mit Python sammeln und sich anhand realer Datensätze eine solide Grundlage im inhaltsbasierten Filtern aneignen möchten, bietet dieser Kurs eine strukturierte, projektbasierte Lernerfahrung.