Dieser praxisorientierte, projektbasierte Kurs führt die Lernenden durch den Prozess des Entwurfs, der Entwicklung und der Evaluierung einer funktionalen Buchempfehlungsmaschine unter Verwendung von Python und Datenwissenschaftstechniken. Beginnend mit den grundlegenden Prinzipien werden die Teilnehmer die Schlüsselkomponenten von Empfehlungssystemen identifizieren, strukturierte Datensätze vorbereiten und benutzergesteuerte Filter anwenden, um personalisierte Empfehlungen zu generieren. In den fortgeschrittenen Phasen werden die Teilnehmer inhaltsbasierte Filtermodelle unter Verwendung von Textdaten konstruieren, aussagekräftige Merkmale mit TF-IDF und Vektoren extrahieren und Ähnlichkeitsscores berechnen, um Artikel effektiv zu bewerten. Im Laufe des Kurses werden die Teilnehmer auch Metadaten mit mehreren Attributen (z. B. Autor, Titel, Genre) integrieren, kombinieren und umwandeln, um die Relevanz der Ergebnisse zu verbessern. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine reale Empfehlungsmaschine zu entwerfen, zu implementieren und zu verfeinern, die Systeme nach Industriestandard simuliert.
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Projekt zur Empfehlungsmaschine - Buchempfehlungen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Beherrschung von Empfehlungssystemen mit Python
Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
(11 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Datenumwandlung
Wichtige Details
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7 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
Dieses Modul führt die Lernenden in die Grundprinzipien des Aufbaus einer Buchempfehlungsmaschine mit benutzerdefinierten Filtern und strukturierten Daten ein. Die Lernenden werden die anfängliche Projekteinrichtung, Datenvorverarbeitungstechniken und die Anwendung einer grundlegenden Filterlogik auf der Basis von Publikationsmetadaten und Benutzerpräferenzen erkunden.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Aufgaben
Dieses Modul führt die Lernenden in inhaltsbasierte Filtertechniken ein, indem es Textmerkmale wie Buchtitel, Genre und Beschreibung nutzt. Durch den Aufbau von Ähnlichkeitsmatrizen und Strategien zur Kombination von Merkmalen werden die Lernenden eine intelligentere und personalisierte Empfehlungsmaschine implementieren.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Aufgaben
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Geprüft am 20. Juli 2025
Practical project showcasing book recommendations using real-world data and techniques.
Geprüft am 17. Aug. 2025
Practical project applying recommendation basics to book suggestions.
Geprüft am 20. Aug. 2025
Effective book suggestions using user preferences and similarity algorithms.
Häufig gestellte Fragen
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