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自动化歌曲推荐系统的 ML 管道
Automating ML Pipelines for Song Recommendation System
使用 Docker、MLFlow 和 CI/CD 机器学习算法实践自动推荐歌曲。
学习内容
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了解 ML 算法背后的数学：您将学习流行机器学习算法背后的数学概念。
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实施机器学习算法： 您将获得编码和应用各种机器学习算法的实践经验。
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设计和构建 MLFlow 跟踪： 您将学习如何使用 MLFlow 有效地跟踪和管理机器学习实验。
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使用 Docker 实施微服务：您将学习如何创建和管理微服务，以使用 Docker 自动化机器学习管道。
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自动化模型训练和评估： 您将学习使用 Airflow 触发器来自动化训练和评估机器学习模型的过程。
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为 Song Recommender 应用程序设置 Git CI/CD：您将学习如何为歌曲推荐 Web 应用程序实施 CI/CD。
要求
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Python 编程的基本知识，因为它将用于实施机器学习算法和构建 ML 管道微服务。
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鼓励学习和试验机器学习和微服务的愿望。
描述
机器学习算法背后的数学：
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K-Nearest Neighbors （KNN）：一种根据用户偏好查找相似歌曲的方法。
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随机森林 （RF）：一种组合许多决策树以实现更好预测的算法。
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主成分分析 （PCA）：一种在保留重要信息的同时减少特征数量的技术。
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K-Means 聚类分析：一种根据特征将相似歌曲分组在一起的方法。
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协作筛选：根据用户交互和偏好提出建议。
数据处理技术：
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特征工程 （使用随机 森林的特征重要性）：特征重要性分析以及从现有数据创建新特征以提高模型准确性。
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数据预处理 （缺失数据插补）：清理和准备数据以进行分析。
评估和调整：
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超参数调优（协同过滤、KNN、朴素贝叶斯分类器）：调整算法设置以提高性能。
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评估指标（精度、召回率、ROC、准确率、MSE）：衡量模型性能的方法。
数据科学基础：
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TF-IDF （Term Frequency and Inverse Document Frequency）：一种分析单词在歌词中的重要性的技术。
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相关分析：了解不同特征之间的相互关系。
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T 检验：一种用于比较数据组的统计方法。
自动化工具：
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使用 Docker 构建微服务：使用容器在不同环境中一致地运行应用程序。
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气流：自动化工作流程并安排运行 ML 模型的任务。
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MLFlow 的： 有效地管理和跟踪机器学习实验和模型。
在课程结束时，您将了解如何使用这些工具、库和技术为歌曲推荐系统构建和自动化 ML 模型的训练、评估和部署。
本课程适合谁：
- 攻读数据科学、计算机科学或相关学科并希望提高机器学习和自动化实践技能的学生。
- 希望加深对机器学习及其在实际场景中的应用的理解，尤其是在推荐系统中。
- 有兴趣使用 Docker、MLFlow 和 Airflow 等工具扩展其技能以包括机器学习概念和自动化实践的程序员。
- 希望了解如何构建和自动化机器学习管道并提高其工作流程效率的专业人士。
- 任何具有机器学习基础知识并希望获得实施算法和自动化流程的实践经验的人。
- 希望通过将机器学习和自动化专业知识添加到他们的投资组合中来提高他们的资格和工作前景的个人。
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