Music Recommender System Using Pyspark

4.6

18件の評価

提供:
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

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

1 hour
中級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
英語
デスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

  • Programming Model

  • Algorithms

  • Algorithm Training

  • PySpark

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Prepare the Google Colab for distributed data processing

  2. Mounting our Google Drive into Google Colab environment

  3. Importing csv file of our Dataset (4 Gb) into pySpark dataframe

  4. Dropping some useless columns and nan Values in our dataframe

  5. Performing an Aggregation to prepare the data

  6. Learn how to use StringIndexer to convert a String (categorical) column into Unique Integral column

  7. Creating ALS model for Recommender System

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。

ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。

ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。

ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。

ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。

ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。

ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。

はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。

分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。