سیستمهای توصیه با Terraform در Google Cloud: از قدرت Google Cloud Computing برای ساختن سیستمهای توصیهکننده پیشرفته استفاده کنید
پتانسیل تجربههای کاربر شخصیشده را باز کنید و با این دوره جامع در ساختن سیستمهای توصیهگر پیشرفته با استفاده از Google Cloud Platform (GCP) و Terraform تعامل ایجاد کنید.
نمای کلی دوره
این دوره شما را به دانش و ابزارهایی برای طراحی، استقرار و مدیریت موتورهای توصیه قدرتمندی مجهز می کند که می توانند برای پاسخگویی به نیازهای برنامه های مدرن مقیاس شوند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از قابلیت های گسترده زیرساخت GCP و خدمات یادگیری ماشینی، همراه با اتوماسیون و مقیاس پذیری ارائه شده توسط Terraform استفاده کنید.
آنچه خواهید آموخت
مقدمهای بر اکوسیستم GCP: با اجزای اصلی GCP مرتبط با سیستمهای توصیهگر، از جمله Compute Engine، Cloud Storage، BigQuery و Vertex AI آشنا شوید.
مفاهیم اساسی آماری: بر تکنیکهای آماری اساسی، مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA)، که برای درک و پیادهسازی الگوریتمهای توصیهگر حیاتی هستند، مسلط شوید.
سیستمهای توصیهکننده متداول: انواع روشهای توصیه محبوب را کاوش کنید، از جمله فیلتر مشارکتی، فیلتر مبتنی بر محتوا، و مدلهای ترکیبی.
سیستمهای توصیهکننده مبتنی بر فیلتر: در مکانیک توصیهکنندگان مبتنی بر فیلتر کردن عمیقاً غوطهور شوید و بدانید که چگونه آنها از تعاملات کاربر-مورد برای ایجاد پیشنهادهای شخصیسازی شده استفاده میکنند.
دیگر سیستمهای توصیهگر: تکنیکهای توصیهای اضافی، مانند سیستمهای مبتنی بر دانش و مبتنی بر جلسه را کشف کنید، جعبه ابزار خود را برای سناریوهای مختلف گسترش دهید.
شروع به کار با Terraform: اصول اولیه Terraform را بیاموزید، یک ابزار قدرتمند زیرساخت به عنوان کد، و از آن برای خودکارسازی استقرار و مدیریت سیستم های توصیه کننده خود در GCP استفاده کنید.
تجزیه و تحلیل متن برای توصیهها: در مورد تکنیکهای تجزیه و تحلیل متن (مانند NLP) و نحوه ادغام آنها در سیستمهای توصیهگر برای استفاده از دادههای متنی برای توصیههای بهبودیافته بینش به دست آورید.
این دوره برای چه کسانی است
این دوره برای:
طراحی شده استدانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین علاقه مند به ساخت و استقرار سیستم های توصیه گر هستند.
توسعه دهندگان نرم افزار و متخصصان DevOps به دنبال خودکارسازی زیرساخت برای موتورهای توصیه در GCP هستند.
تحلیلگران تجاری و مدیران محصول که می خواهند جنبه های فنی سیستم های توصیه گر را برای تصمیم گیری آگاهانه درک کنند.
پیش نیازها
درک اولیه برنامه نویسی پایتون.
آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین مفید است اما لازم نیست.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
الگوریتمهای مختلف سیستم توصیهگر را با اطمینان طراحی و پیادهسازی کرد.
از زیرساخت GCP و خدمات یادگیری ماشین برای موتورهای توصیه مقیاس پذیر استفاده کنید.
استقرار و مدیریت سیستم های توصیه گر را با استفاده از Terraform به طور خودکار انجام دهید.
از تکنیک های تجزیه و تحلیل متن برای افزایش شخصی سازی توصیه ها استفاده کنید.
اکنون ثبت نام کنید و سفر خود را به سمت ساختن سیستم های پیشرفته توصیه کننده در Google Cloud آغاز کنید!
دانشمند تحصیل کرده آکسبریج
سلام. من فارغ التحصیل دکترا از دانشگاه کمبریج هستم که در آنجا در اکولوژی گرمسیری تخصص دارم. من همچنین یک دانشمند داده هستم. به عنوان بخشی از تحقیقاتم، باید تجزیه و تحلیل گسترده دادهها، از جمله تجزیه و تحلیل دادههای مکانی را انجام دهم. یا برای این منظور ترجیح میدهم از ترکیبی از ابزارهای رایگان نرمافزار R، QGIS و Python استفاده کنم. بیشتر کار تجزیه و تحلیل دادههای مکانی خود را با استفاده از R انجام میدهم. و QGIS. اینها جدا از رایگان بودن، ابزارهای بسیار قدرتمندی برای تجسم، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها هستند. من همچنین دارای مدرک کارشناسی ارشد جغرافیا و محیط زیست از دانشگاه آکسفورد هستم. من مهارت های آماری و تجزیه و تحلیل داده های خود را از طریق تعدادی MOOC از جمله The Analytics Edge (دوره آماری مبتنی بر R و یادگیری ماشین ارائه شده توسط EdX)، یادگیری آماری (دوره یادگیری ماشین مبتنی بر R ارائه شده توسط Standford آنلاین) تقویت کرده ام. علاوه بر تجزیه و تحلیل داده های مکانی، در تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و داده کاوی نیز مهارت دارم. من همچنین از برنامه نویسی عمومی، تجسم داده ها و توسعه وب لذت می برم. من علاوه بر اینکه یک دانشمند و اعداد شکن هستم، یک مسافر مشتاق هستم
نمایش نظرات