Learn how to setup the google colab for distributed data processing
Learn how aggregate a pyspark dataframe to have the data needed for our machine learning model
Learn how to use StringIndexer to convert a String (categorical) column into Unique Integral column
Learn how to create ALS model for Recommender System
Nowadays, recommender systems are everywhere. for example, Amazon uses recommender systems to suggest some products that you might be interested in based on the products you've bought earlier. Or Spotify will suggest new tracks based on the songs you use to listen to every day. Most of these recommender systems use some algorithms which are based on Matrix factorization such as NMF( NON NEGATIVE MATRIX FACTORIZATION) or ALS (Alternating Least Square). So in this Project, we are going to use ALS Algorithm to create a Music Recommender system to suggest new tracks to different users based upon the songs they've been listening to. As a very important prerequisite of this course, I suggest you study a little bit about ALS Algorithm because in this course we will not cover any theoretical concepts. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Prepare the Google Colab for distributed data processing
Mounting our Google Drive into Google Colab environment
Importing csv file of our Dataset (4 Gb) into pySpark dataframe
Dropping some useless columns and nan Values in our dataframe
Performing an Aggregation to prepare the data
Learn how to use StringIndexer to convert a String (categorical) column into Unique Integral column
Creating ALS model for Recommender System
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Какие правила возврата средств?
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.