線上課程｜Python 推薦系統入門：打造令人上癮的產品價格比較,價格查詢,歷史價格詳細信息

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Hahow 好學校｜線上課程???? 此商品屬「例外商品類別」，不適用七天鑑賞期法規非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供 ????課程連結購買教學連結 1. 完成購買後，系統將自動完成訂單並發送通知 2. 收到通知後，請至 APP 中的「通知」> 「蝦皮通知」領取電子票券 3. 同時下單兩種課程則會收到兩則通知，以此類推 4. 前往領取頁面，查看課程連結，手動複製連結至網頁 5. 進入頁面後，請先註冊 / 登入會員 6. 註冊登入 > 全額折扣折抵頁面 > 課程頁面 -- 【課程名稱】Python 推薦系統入門: 打造令人上癮的產品【課程簡介】 1. 介紹推薦系統實際商業應用 2. 學習推薦系統原理（協同過濾、矩陣分解、機器學習、深度學習） 3. 使用 Python 打造推薦系統 4. 幫助想了解推薦系統的學生或是產品經理，能夠在短時間內系統性地學習推薦系統全面知識。【課程影片】https://www.youtube.com/watch?v=NBenx_yAJuU 【課程大綱】 1 - 推薦系統目前在產業的情況單元 1 - 推薦系統簡介(上) - 業界應用&商業成效單元 2 - 推薦系統簡介(下) - 實際應用&推薦系統架構單元 3 - 推薦系統職缺相關資訊單元 4 - 推薦系統相關學習資源 2 - 如何評估推薦系統的優劣單元 1 - 一般機器學習線下指標單元 2 - 線下指標: MRR, MAP, NDCG 單元 3 - 線上指標：點擊率/停留時間/... 單元 4 - 線下指標實作 3 - 經典推薦系統方法單元 1 - MovieLens資料集介紹單元 2 - 協同過濾單元 3 - 矩陣分解單元 4 - 協同過濾 - 實作單元 5 - 矩陣分解-實作作業 1 - 協同過濾-實作作業 2 - 矩陣分解-實作 4 - 如何將機器學習應用在推薦系統中單元 1 - 介紹 Logistic Regression 方法單元 2 - 決策樹概念單元 3 - 介紹隨機森林、梯度提升決策樹單元 4 - Logistic Regression 實作單元 5 - 決策樹實作單元 6 - GBDT+LR 實作作業 1 - GBDT+LR 實作 5 - 如何將深度學習應用在推薦系統中單元 1 - 神經協同過濾-如何運用類神經網路在推薦系統中單元 2 - 神經協同過濾實作 6 - 推薦系統業界案例單元 1 - Instagram探索式推薦系統 - 著重多樣性單元 2 - YouTube推薦系統 - 著重觀看時長【老師介紹】 ????James James，畢業於台灣大學電機所電腦科學組，曾擔任台積電資料科學家，協助使用生產數據提升iPhone8 10奈米晶片製造的良率以及在 Yahoo! 擔任軟體工程師，協助開發熱門關鍵字以及 DSP 廣告平台功能。目前在 Dcard 擔任機器學習工程師，負責廣告推薦系統。【課前資訊】 ◉ 需要準備的工具/軟體 - 對於學習推薦系統熱誠的心，以及幫助你做筆記的工具 - 在作業部份則需準備一台適合寫程式的電腦（Mac、Windows or Linux） - 建議電腦記憶體為 8G 以上 ◉ 需要具備的背景知識任何對推薦系統有興趣的朋友都可以參與這門課，這門課在「原理解說」的部分會設計成讓非程式背景的同學也可以吸收，但在「實作以及作業」的部分因為會使用 Python 直接實作，建議需要有基礎程式能力比較能夠理解吸收。 ◉ 學習成效 - 了解什麼是『推薦系統』，能夠解決什麼樣的問題以及帶來哪些商業價值 - 學習推薦系統是如何增加用戶時長以及廣告收入 - 從頭學習推薦系統的 4 大方法（協同過濾、矩陣分解、機器學習、深度學習）以及如何實作 - 實際了解各大科技公司（Facebook、YouTube、Instagram）背後的推薦系統是如何運作的 ◉ 哪些人適合這堂課？ ➢ 學生或一般上班族想從事機器學習相關工作，卻不知道該如何開始學習推薦系統 ➢ 想要轉行做推薦系統領域的工程師有相關程式背景但想在短時間內系統性學習推薦系統 ➢ 想要將推薦系統導入公司的產品經理想知道如何利用推薦系統提升產品的用戶時長以及營收 - 序號會在付款後 10 分鐘內送到，但如遇高峰時段，系統壓力過大，可能會稍延遲。 - 由於序號僅限一次使用，訂單完成並收到序號後，如超過鑑賞期或已開通序號即無法退貨。