学習時間 | 15時間 |
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難易度 | 初級 |
質問投稿 | 不可 |
価格 ¥1,980
Python でのレコメンドエンジン開発
KNN(k近傍探索)を用いたレコメンドエンジンが実装方法から、レコメンドエンジンを実務で運用するにあたってよく課題(コールドスタート問題)も解説。
しょう
Pythonでレコメンドエンジンを極力数式を用いず開発!
レコメンドエンジンとは、ユーザーの行動・好みに合った商品を提案するシステムです。行動・購買履歴をもとにしたユーザーをもとに統計的に、より購入してくれそうな商品を自動で抽出する「協調フィルタリング」などの仕組みを使っておすすめをします。
そして、レコメンドエンジニアは、ECサイトなどで実用され、日常にも馴染みがあるものですし、RecSys(レコメンドエンジンのための世界的なカンファレンス)も開かれるほど、レコメンドエンジニアは非常に注目されています。
どのように学ぶのか?
Pythonによる実装方法だけでなく使用するアルゴリズムについても説明しますが、極力数式を用いずに説明をします。
さらに本教材では、「協調フィルタリング」を用い、どのようなもので、どのようにレコメンドエンジンに関係があるかを解説します。
レコメンドエンジンを運用するにあたってよく課題となる問題点についても説明、対応策の一例を紹介します。本教材を通して実用的なレコメンドエンジン開発の流れと知識を身につけましょう。
学習内容
- レコメンドエンジンとは
- 協調フィルタリングとは何か、どのようにレコメンドエンジンに関係があるか
- レコメンドエンジンを運用するにあたっての課題(コールドスタート問題)
- Python でのレコメンドエンジンの実装
- Python での分類モデルの実装
本教材が終えたらどのような状態になっているか
- レコメンドエンジンとは何かを説明できる
- レコメンドエンジンがもたらすメリットが説明できる
- KNN(k近傍探索)を用いたレコメンドエンジンが実装できる
- kMeans法によるクラス分類を用いたレコメンドエンジンが実装できる
- レコメンドエンジンを運用するにあたって対処すべき課題を理解している
受講における必要条件
- Pythonの一般的な文法理解(自分でアルゴリズムをプログラムにすることができる)
Pythonを触ったことがない方や文法理解がない方は先に一通りの Python文法の学習をすることをおすすめします。
この教材の対象者
- Pythonの基礎文法を学んだ方
- 理論よりも実務に近い形式でレコメンドエンジンや AIの学習を行いたい方
- Webエンジニアとして Pythonを触ってきたが、AI系の知識を学びたい方
学ばないこと
本教材では Pythonを用いたレコメンドエンジンの開発を一番の目的としており、Pythonの基礎文法、各アルゴリズムの数学的な解説は詳しくしていません。
細かく知りたい方はご自身で調べていただければと思います。
本教材の対応バージョン
- Python3系
本教材に対応している環境
- Google Colaboratory
カリキュラム
Section 2 レコメンドエンジンの概要
- 2-1 レコメンドエンジンとは
- 2-2 レコメンドエンジンの種類
講師のプロフィール
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