Рекомендательные системы на основе коллаборативной фильтрации

Рекомендательные системы являются неотъемлемой частью современного мира, где информационный поток постоянно растет. Они помогают нам выбирать фильмы, музыку, товары и многое другое, основываясь на наших предпочтениях и поведении. В этом видео из курса Machine Learning. Advanced от OTUS Онлайн - образования мы узнаем о рекомендательных системах, основанных на коллаборативной фильтрации.

Коллаборативная фильтрация - это метод, который использует информацию о предпочтениях пользователей для предсказания и рекомендации им подходящих товаров или услуг. Он основывается на предположении, что если два пользователя имеют схожие предпочтения в прошлом, то они будут иметь схожие предпочтения и в будущем.

Видео начинается с обзора основных понятий и принципов работы рекомендательных систем. Затем мы рассмотрим различные подходы к коллаборативной фильтрации, включая user-based и item-based методы. Вы узнаете, какие преимущества и недостатки есть у каждого из них, и как выбрать наиболее подходящий метод для конкретной задачи.

Далее автор видео покажет, как реализовать коллаборативную фильтрацию с помощью Python и библиотеки scikit-learn. Вы узнаете, как подготовить данные, построить модель и сделать предсказания. Кроме того, будут рассмотрены различные метрики для оценки качества рекомендаций.

В конце видео вы получите полное представление о рекомендательных системах на основе коллаборативной фильтрации. Вы узнаете, как они работают, какие методы можно использовать и как оценить их качество. Это видео будет полезно как начинающим специалистам в области машинного обучения, так и опытным разработчикам, желающим расширить свои знания в этой области.