Pythonによるレコメンド入門 ~協調フィルタリングによる推薦~

情報や商品を的確に提供するために、レコメンドシステムは現代のビジネスやサービスに非常に重要になってきました。
本コースでは、レコメンドシステムの基本の理解から実装まで、手を動かしながら理解していくことを目指します。
2時間半程度で完結するコースなので、ぜひ手を動かしながら実践してみてください！

内容

• レコメンドシステムの概要

• 協調フィルタリング

• レコメンドの評価手法

• 類似度ベースの推薦

• SVDによる推薦

• Matrix Factorization（MF）による推薦

• Pythonによる実装

本講座の特徴

1. 基礎からのステップバイステップ学習
   本講座では、レコメンドシステムの基本的な概念から始め、協調フィルタリング、類似度ベースのアプローチ、SVD、Matrix Factorizationまで段階的に学習していきます。

2. 実践的なプロジェクト
   各セクションで理論だけでなく、Pythonを使用した実際のコーディング演習も行います。実際のデータセットを用いてレコメンドシステムを構築し、動作を確認します。

3. 評価手法
   レコメンドシステムの効果を測定するための評価手法についても解説します。あなたが構築したシステムのパフォーマンスを客観的に評価する方法を学びましょう。

誰に向いているか

• レコメンドに初めてチャレンジしてみたい人

• 業務でレコメンドを実装する必要がある方

• データサイエンティストやエンジニア志望の方

• レコメンドシステム開発をリードするビジネスオーナーやマーケターなど

この講座を修了することで、レコメンドシステムの設計や実装に関する基本的な知識を得ることができるはずです。ユーザーに価値ある体験を提供するレコメンドスキルを身につけましょう！

必要な前提知識

• Pythonの基本的な知識があると良いです。

  
  

※ サンプルコードはnumpy 1.0系でないと動かない可能性があります。エラーが出た場合、numpy 2.0系をお使いの方は1.0系の環境でお試しください。