In diesem Modul werden wir uns mit den Beweggründen für Empfehlungssysteme befassen. Sie erfahren etwas über ihre Prozesse, die historische Entwicklung und die entscheidende Rolle der KI. Wir werden auch praktische Anwendungen und die Herausforderungen in realen Szenarien behandeln.

In diesem Modul werden wir die grundlegenden Aspekte von Empfehlungssystemen behandeln. Sie werden sich mit der Taxonomie, den Datenmatrizen, den Bewertungstechniken und den Filtermethoden befassen und so ein solides Verständnis dafür entwickeln, wie diese Systeme funktionieren und bewertet werden.

In diesem Modul werden wir uns auf die Nutzung des Maschinellen Lernens für Empfehlungssysteme konzentrieren. Sie erhalten Einblicke in die Datenaufbereitung, erforschen Filtermethoden und implementieren Algorithmen des Maschinellen Lernens wie tf-idf und KNN, um den Empfehlungsprozess zu verbessern.

In diesem Modul führen wir Sie durch den Aufbau eines Song-Empfehlungssystems mit inhaltsbasierter Filterung. Sie werden sich mit der Verwaltung von Datensätzen und der Erkundung von Genres beschäftigen und fortgeschrittene Techniken wie tf-idf und FuzzyWuzzy implementieren, um effektive Songempfehlungen zu erstellen.

In diesem Modul führen wir Sie durch die Entwicklung eines Filmempfehlungssystems mit Kollaboratives Filtern. Sie werden lernen, Benutzer- und Filmdaten zu analysieren, kollaborative Filter zu erstellen und KNN anzuwenden, um genaue Filmempfehlungen zu generieren, und den Kurs mit praktischen Anwendungen abschließen.