PyAI Öğren English

Modül 35

Öneri sistemleri

İleri modül (mezuniyetten sonra): puan tablosu, benzer kullanıcılar ve filmler, matris ayrıştırma, dürüst ölçüm

Bu modülü bitirince şunu diyebilirsin:

Puan listesini kullanıcı-film tablosuna çevirip benzer kullanıcılara, benzer filmlere ve matris ayrıştırmaya dayanan öneriler kurabiliyor, bunları saklanmış puanlarla RMSE ve hit@5 ile dürüstçe ölçebiliyorum.

Bu modülün sonunda bir puan listesinden kendi film önericini kurup, iki yöntemi saklanmış puanlarla dürüstçe karşılaştırabilecek ve önerilerin doğruluğunun yanında çeşitliliğini de ölçebileceksin.

Başla

Dersler

6 ders · ≈ 61 dk

  1. Kullanıcı-film tablosu9 dk
  2. Benzer kullanıcılar10 dk
  3. Benzer filmler10 dk
  4. Matris ayrıştırma10 dk
  5. Dürüst ölçüm10 dk
  6. Proje: film önerici12 dk · proje

Pratik alıştırmaları

Derslerden bağımsız, kısa yazma alıştırmaları: Alıştırmalara git

  1. Tablonun dolu payı
  2. Kullanıcı ortalamasını çıkar
  3. Saklanan puanlarda hata