Motores de recomendación de Machine Learning en Cloud Platform

Las plataformas digitales modernas dependen de motores de recomendación para personalizar las experiencias de los usuarios, aumentar la participación y generar ingresos. La construcción de estos sistemas a escala requiere una sólida comprensión de los algoritmos de machine learning, los pipelines de datos y la infraestructura en la nube. Este curso basado en texto lo guiará a través del proceso de diseño, entrenamiento y despliegue de sistemas de recomendación en Cloud Platform. Pasará de comprender los algoritmos de recomendación fundamentales a implementar pipelines listos para producción que ofrecen sugerencias personalizadas en tiempo real. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos centrales del filtrado colaborativo, el filtrado basado en contenido y los sistemas de recomendación híbridos. - Crear y administrar embeddings de usuarios y elementos para capturar interacciones complejas entre usuarios y elementos. - Construir modelos modernos de redes neuronales de dos torres para la recuperación y clasificación de candidatos. - Implementar flujos de trabajo de machine learning utilizando BigQuery ML y Vertex AI. - Aprovechar las bases de datos modernas de búsqueda vectorial para la recuperación de recomendaciones en tiempo real y de baja latencia. - Desplegar, evaluar y monitorear pipelines de recomendación para garantizar un rendimiento confiable a escala. Comenzando con la terminología esencial y los algoritmos fundamentales, las lecciones escritas y los fragmentos de código lo guiarán a través de la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la orquestación de pipelines y las estrategias de despliegue. Este curso está diseñado para desarrolladores, analistas de datos e ingenieros de la nube que desean especializarse en flujos de trabajo de recomendación. Se recomienda una comprensión básica de los conceptos de machine learning y Python, pero no se requiere experiencia previa en arquitectura en la nube. Comience a leer hoy mismo para construir motores de recomendación inteligentes que potencien las experiencias de usuario modernas.