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OEC029

Machine Learning per Motori di raccomandazione dei siti

Prezzo

€ 690.00
(Iva esclusa)

Scheda tecnica

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Giorni

1 gg

Il corso insegna in modo pratico e con molti esempi come progettare e realizzare rapidamente un motore di raccomandazioni (recommendation engine o recommendation system) per un sito di e-commerce.

Tutte le tecniche sono illustrate direttamente in R o Python in modo hands-on, tramite esempi e casi d‘uso, senza slide.



La conoscenza di base del linguaggio R oppure del linguaggio Python.

Requisiti tecnici (minimi) per seguire il corso con successo:

  • processore Intel core i5;
  • spazio su disco: 1GB;
  • OS: Windows 10, macOS, Linux;
  • motore R 4.X, RStudio;
  • Python 2.7.X, 3.6.X (con scikit-learn e pandas).



  • Introduzione ai motori di raccomandazione oggi;
  • Tecniche di Machine Learning utilizzabili per i motori di raccomandazione;
  • Tipi di motore di raccomandazione;
  • Motori a filtro collaborativo (Collaborative Filtering);
  • User-based CF;
  • Item-based CF;
  • Migliorare il collaborative filtering con i dati social;
  • Motori content-based e popularity-based;
  • Motori ibridi;
  • La “valutazione” di un motore di raccomandazione;
  • Confrontare differenti motori di raccomandazione;
  • L’ottimizzazione prestazionale del motore di raccomandazione;
  • Partire con il “tuo” motore di raccomandazione: consigli e regole pratiche.


Sede Data P
Virtual 01/07/2021 P