Xây dựng hệ thống Recommendation sử dụng AI và ML. (Day 1)

Ngày 1: Xây dựng hệ thống Recommendation sử dụng AI và ML.

Trong một tháng bạn sẽ có thể làm được gì khi chưa biết gì về AI và ML? Với việc đã lên kế hoạch từ trước,

đã từng bước tiếp cận với AI và ML trong vòng một tháng khi ông bị sa thải. Theo như lời tâm sự của ông thì trước đó ông không hề được học qua một lớp học nào về ML và AI. Và trong một tháng đó ông đã làm được những gì? Chúng ta cùng đi vào từng ngày mà ông đã chia sẻ nhé. Sau đây là ngày 1. Mình xin phép được viết dưới lời văn của tác giả để các bạn dễ hình dung hơn nhé.

Bạn có biết hệ thống recommendation là gì?

Chắc hẳn bạn cũng đã từ sử dụng Youtube liệu bạn đã bao giờ tự hỏi họ đã đề xuất video cho bạn như thế nào chưa? Hay là cách mà Amazon đưa ra các mặt hàng phù hợp với mong muốn của bạn dựa trên các giao dịch trước đó của bạn?

Vâng, hệ thống recommendation chính là tất cả những thứ đó.

Bằng việc sử dụng ML, những hệ thống này sẽ đoán và đánh giá đến tất cả những mục mà bạn quan tâm, sau đó họ sẽ hiển thị cho bạn những mục của bạn mà có khả năng xếp hạng cao nhất.

Đó là lời giải thích về cái cách mà các hệ thống đó hoạt động ngầm.

Mục tiêu của bạn là gì?

Mục tiêu là xây dựng giao diện web hiển thị danh sách các bộ phim (có thể lấy danh sách mà bạn đã xem trước đây). Sau đó, bạn xếp hạng các phim này trên thang điểm từ 1 đến 10.

Hệ thống sau đó sẽ đề xuất danh sách các bộ phim mà có khả năng bạn yêu thích dựa trên các xếp hạng liên quan và xếp hạng phim của bạn vừa xây dựng ở trên.

Sau đó, bạn hãy tự mình xếp hạng những đề xuất theo ý kiến riêng của bạn mà bạn cho rằng các bộ phim được đề xuất như thế nào.

Nghe đơn giản chứ? Nhưng nó không hề đơn giản đến như vậy. Hãy theo dõi nhưng bước dưới đây.

Trước tiên,Bạn sẽ làm gì trong suốt buổi luyện tập của ngày hôm nay?

Trong buổi sáng ngày 1, tôi đã có 2 giờ để thực hành và mục tiêu của tôi là để đóng khoảng kiến thức mà tôi đã có. Tôi cần phải có một trạng thái tốt nhất về việc ML là gì và nó "trông như thế nào".

Lịch trình hiện tại của tôi cho phép tôi thức dậy lúc 2h30 sáng. Tôi đánh răng và làm những thói quen buổi sáng. Sau đó, tôi đã sẵn sàng cho việc luyện tập.

Tôi đã tham gia

và hoàn thành hai khóa hoạc xây dựng hệ thống recommendation sử dụng ML. Dưới đây là 2 khóa học:

1. Machine Learning và AI Foundations: Recommendations (58 phút 7 giây): Khóa học thực sự đáng để học. Tôi rất yêu nó. Người hướng dẫn khóa học nghe rất dễ tiếp cận. Và điều đặc biệt khóa học dựa trên dự án thực. Nice!

2. Building a Recommendation System with Python, ML and AI (1h 38 phút): Khóa học này cũng khá tuyêt. mặc dù tôi không thích nó như bài trước. Có lẽ nếu bạn có chút kinh nghiệm với Python, ML và AI thì bạn sẽ có trải nghiệm tốt hơn với nó. Khóa học này yêu cầu kỹ thuật cao hơn so với khóa trước.

Làm sao để học hết cả 2 khóa học chỉ trong 2 giờ?

Trên thực tế, tổng thời gian để hoàn thành hai khóa học là khoảng 2 giờ 40 phút. Vì tôi không có nhiều thời gian nên tôi đã xem video ở tốc độ x2. Xem ở tốc độ x2 và bỏ qua những phần không quan trọng, tôi đã có thể hoàn thành các khóa học nhanh chóng- trong khoảng hơn 1 giờ.

Tiếp theo sẽ làm gì?

Sau 2h, Thật vui mừng là tôi không còn cảm thấy không biết gì về ML nữa.

Tôi đã đọc một số bài báo và cảm thấy nó thực sự có ý nghĩa với tôi. Qua bài viết của

, tôi đã hiểu được thế nào là Precision và Recall. Nhờ có , tôi đã hiểu về K-means nữa.

Tôi rất mong muốn hoàn thành nhiệm vụ của tháng này!

Tham khảo:

m

edium - Day 1: Building a Recommendation System Using Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)