Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch findet allgemein großen Anklang, insbesondere bei Anfängern des maschinellen Lernens. Es wird für seine Klarheit und sein einfaches Verständnis gelobt, mit praktischen Beispielen, die helfen, die Konzepte zu verstärken. Einige Nutzer weisen jedoch darauf hin, dass die Informationen leicht online gefunden werden können, und weisen auf mögliche Sprachbarrieren für Nicht-Muttersprachler hin.
Vorteile:Leicht zu verstehen, praktische Beispiele, gut für Anfänger geeignet, klare Erklärungen der grundlegenden Konzepte, Schritt-für-Schritt-Code.
Nachteile:Informationen können redundant sein oder leicht online gefunden werden, mögliche Sprachbarrieren für Nicht-Muttersprachler, einige Beispiele können Fehler enthalten.
(basierend auf 12 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Machine Learning: Make Your Own Recommender System
Inhalt des Buches:
Lernen Sie, wie Sie an einem Nachmittag Ihr eigenes Empfehlungssystem erstellen können. Empfehlungssysteme sind eine der sichtbarsten Anwendungen des maschinellen Lernens, und ihre unheimliche Fähigkeit, unsere unausgesprochenen Handlungen in Artikel umzuwandeln, die uns gefallen, ist sowohl süchtig machend als auch beunruhigend.
Empfehlungssysteme sind jedoch auf dem Vormarsch, und für jeden, der seine Reise in die Datenwissenschaft beginnt, ist dies ein lukrativer Bereich für eine zukünftige Beschäftigung. In diesem Buch lernen Sie die Grundlagen sowie die Schritte zur Programmierung Ihres eigenen Empfehlungssystems mit Python kennen. Zu den Übungen gehören die Vorhersage von Buchempfehlungen, relevante Hauseigenschaften für Online-Marketingzwecke und die Frage, ob ein Nutzer auf eine Werbekampagne klicken wird. Für wen ist das Buch gedacht? Der Inhalt dieses Buches richtet sich an Anfänger, die bereits über ein gewisses Hintergrundwissen im Bereich der Datenwissenschaft verfügen, einschließlich klassischer Statistik und Computerprogrammierung.
Wenn Sie zum ersten Mal mit Datenwissenschaft in Berührung kommen, sollten Sie sich ein paar Stunden Zeit nehmen, um mein erstes Buch Machine Learning for Absolute Beginners zu lesen, bevor Sie hier anfangen. In diesem Buch behandelte Themen: - Wie Sie eine kostenlose und einfache Sandbox-Umgebung mit Jupyter Notebook einrichten - Wie Sie Ihre Daten für die Verarbeitung vorbereiten - Wie Sie ein kollaboratives Filtermodell programmieren - Wie Sie ein inhaltsbasiertes Filtermodell programmieren - Wie Empfehlungssysteme bewertet werden - Was Sie über Datenschutz und Ethik wissen müssen - Wie die Zukunft von Empfehlungssystemen aussehen könnte.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781726769037 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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