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Workshop Recommender Systems


Recommender Systems course is designed as a comprehensive introduction into Recommender Systems.

It needs a good understanding of Basic Machine Learning and a fair understanding of linear algebra.

 

 

Esta formação é ministrada em Inglês.

Em parceria com a entidade acreditada:

Cursos relacionados

Pré-requisitos

Nice to have:

  • Basic Deep Learning
    • Neurons
    • Types of Layers
    • Networks
    • Loss Functions
    • Optimizers
    •  Overfitting
    • Tensorflow

Programa

  • Recommender Systems and where to find them
  • Basic Recommender Systems
  • Candidate Generation
  • Recommender using Deep Neural Networks
  • Ranking
  • Autoencoder for Recommender Systems

Recommender Systems and where to find them

  • Google
  • Ads
  • Netflix

Basic Recommender Systems

  • Cosine Distance
  • SVD
  • SVD for recommendation system factorization

Hands-on Lab:

  • Implement Singular Value Decomposition
  • Understand how it affects the Cosine Distance

Candidate Generation

  • Content Based Filtering
  • Collaborative Filtering
  • Matrix Factorization

Hands-on Lab: Use the studied matrix factorization techniques to implement a basic recommendation system and benchmark the factorization methods

Recommender using Deep Neural Networks

  • Softmax Model
  • Softmax Embedding
  • Embeddings for Neural Networks
  • Item2Vec

Hands-on Lab: Build a recommendation system using neural networks embeddings for IMDB movies

Ranking

  • Retrieval
  • Scoring
  • Re-ranking

Hands-on Lab:

  • Learn how to improve your previous model by understanding how the movie ranking is made
  • Implement your Collaborative Filtering and Hybrid Collaborative Filtering methods to make a better recommendation system

Autoencoder for Recommender Systems

  • Autoencoders
  • Latent Spaces
  • Variational Autoencoders

bBuild a recommendation system for retail stores using Autoencoders

Workshop Recommender Systems

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