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接下来我们要学习的课程是机器学习和推荐系统,那提到推荐系统呢,即使大家都不会太陌生,呃,即使是我们之前没有做过啊呃,在生活当中,大家平常上网的时候其实也是随处可见,比如说。大家看这是这个京东的首页,那在这样像京东这样的电商购物网站里边,大家会看到它里边有很多的拈,每个拈的内容,其实如果我们仔细观察过的话,每个人看到这个里边推出来的东西其实是不一样的,对吧?还有一些其他的网站里边会有这个猜你喜欢啊,像这样的一些东西,其实就是很直观的一个网站给我们做出的一个推荐,那除了电商网站的推荐之外,大家比较熟悉的还有社交媒体上面的好友推荐啊,还有一些新闻推荐,广告推送等等,在生活当中我们其实是经常遇到的,那大家可以去设想一下,如果说让我们自己来做一下。
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这样一个推荐系统的话,我们会去怎么设计呢?那有些同学可能会想,诶这个还不简单,我我随便找几个商品,然后往这儿一摆,这不就是一个推荐吗?或者说我找几个这个热门商品放在这里,这不就是一个推荐吗?啊,当然这样做是可以的。但是大家可以想到,我们把这个商品推荐出来放在这里,其实目的并不是只是要给用户一个展示,而是希望我们猜用户喜欢,他真的会喜欢,我们如果把这个东西放在这里,他真的会去点,会去看,这才是推荐系统希望做到的一件事情。那怎么样才能够让我们选出来的东西推给用户,让用户真正觉得喜欢呢?而这里边其实就涉及到了一个。
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推荐系统算法的问题,也就是说我们用什么样的原则去推,根据什么来推,这是很重要的,那所以呃,我们接下来如果要去学习推荐系统的话,那就一定要涉及到里边的一些核心算法,而推荐算法其实它是属于机器学习范畴的,所以接下来我们的课程呢,会给大家做一个机器学习和推荐系统基础理论的一个讲解,然后会给大家去实现一个。真正的推荐系统,那大家知道,随着大数据时代到来啊,机器学习这一块其实已经受到了越来越多的关注,它其实可以说是人工智能的一个细分领域啊,它是可以用来发掘海量数据里边蕴含着的规律,那推荐系统呢,可以说是机器学习算法在大数据上的一个典型应用了,呃,现在推荐系统已经成为了各行各业互联网公司他们的营销体系里边非常重要的一环。
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而且它其实是已经带来了实际可见的收益。这真金白银的收益。那目前推荐系统和机器学习这个领域,其实已经是成为了各个大公司发力的这样一个重点,许多国内外的大公司,像亚马逊、Facebook Twitter、阿里、腾讯、新浪头条等等等等,他们现在已经拥有了大量的用户资源。掌握了大量的数据信息,那他们现在做什么事情呢?他们的重点就放在了怎样能从这样的海量数据里边发掘出。内部的规律,那么这些规律其实是能够带来更大的收益,所以现在的这个时代,懂机器学习算法的大数据工程师。其实是现在最紧缺的人才,所以也是希望大家通过这样的一个课程学习,能够掌握这方面的技能。
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那我们这个课程的设置呢,就会把机器学习理论和推荐系统项目的实战。给大家做一个整合,相当于理论和实战是并重的一个状态。大家可以看一下我们大概的内容的安排,主要是分成两大部分,第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论这一部分的讲解,那它会涉及到各种重要的概念和基础算法,其中的一些算法我们会用Python给大家做一个简单的实现,所以这一部分也不全是纯粹的理论,就也还有一一些代码的实践。呃,当然了,就是机器学习这一部分呢,对数学的要求是比较高的,所以大家会看到,呃,我们整体来讲,这个具体的课程设计是这样的,首先先给大家做一个推荐系统的简介。
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接下来会给大家回顾一些数学基础知识,这些知识在后续的机器学习算法里边都会用到,在之后是机器学习相关的理论介绍,还有机器学习的算法,最后就是推荐系统算法的详解。前面的这五个PPT其实就是理论部分及学习理论部分,那之后第二大部分,整个课程的第二大部分我们会以电影网站作为一个业务应用场景。给大家介绍推荐系统的开发实战,其中就会包括很多具体的推荐模块设计,比方说基于统计的推荐,基于盈余模型的推荐、实时的推荐,基于内容的推荐等等。而且我们会和其他的大数据工具进行整合和互接,最后构成一个完整的应用项。所以大家可以看到这个课程理论和实践结合是非常紧密的,理论和实战并重,呃,那么这个课程到底有什么样的目标呢?
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可以提出三个不同程度的目标,大家可以根据自己的实际情况啊,各取所需。首先我们通过这样一个课程的学习,应该能够对推荐系统这样一个大数据的典型应用有充分的认识和理解,可以给大家增加这样的一个项目经验,这是首先我们应该做到的。然后第二点。希望在项目的实战过程当中,大家还可以对大数据的相关工具和知识做系统的回顾和梳理,相当于是给大家做一个总复习吧。最后我们还可以通过掌握基本的推荐算法,真正进入到机器学习的这个前沿领域。为以后的发展提供更多的选择。如果说有同学有志于以后做算法工程师的话,那也希望我们这个课程可以帮大家打开这样一扇新的大门。
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好,那课程的介绍就给大家简单说这些,接下来我们就进入到真正的学习过程当中。
我来说两句