애니메이션 추천 시스템을 구축하는 방법?

이 포괄적 인 가이드를 사용하여 애니메이션 권장 사항의 세계로 뛰어들 것입니다! 이 프로젝트는 전통적인 클라우드 플랫폼에 의존하지 않고 배포 할 수있는 생산 준비 애니메이션 추천 엔진을 구축합니다. 실습 예제, 코드 스 니펫 및 아키텍처에 대한 깊은 다이빙으로 자신의 시스템을 구축하고 배포하는 법을 배우십시오.

학습 결과 :

효율성 및 확장 성을위한 마스터 데이터 처리 및 모델 교육. 동적 인터페이스를 사용하여 얼굴 공간을 포옹하는 사용자 친화적 인 권장 시스템을 배포하십시오. SVD, 협업 필터링 및 컨텐츠 기반 필터링을 사용하여 엔드 투 엔드 권장 엔진을 구축하는 실용적인 경험을 얻으십시오. 다양한 환경에 걸쳐 일관된 배포를 위해 Docker를 사용하여 프로젝트를 컨테이너 화하십시오. 개인화 된 제안을 위해 여러 권장 전략을 단일 대화식 응용 프로그램에 통합합니다. (이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.) 목차 :

학습 목표
• 포옹 얼굴이있는 애니메이션 추천 시스템 : 데이터 수집 전제 조건
프로젝트 구조
• 모델 훈련 협업 필터링 컨텐츠 기반 필터링 최고의 애니메이션 권장 사항 훈련 파이프 라인
간소화 응용 프로그램
• Docker Deployment
키 테이크 아웃
• 결론 faqs
• 애니메이션 추천 시스템 : 데이터 획득
고품질 데이터가 중요합니다. 이 프로젝트는 Kaggle의 데이터 세트를 사용하여 Hugging Face 데이터 세트 허브에 저장되어 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 주요 데이터 세트는 다음과 같습니다

: 애니메이션 타이틀과 메타 데이터. : 각 애니메이션에 대한 사용자 등급.

: 일반 사용자 등급. 전제 조건

<: :> 시작하기 전에 : 포옹 얼굴 계정 : 포옹 얼굴 계정을 만들고 액세스 공간에 로그인하십시오. 새로운 공간 :

앱 인터페이스의 "간소화"를 선택하고 포옹하는 얼굴 공간에서 새로운 공간을 만듭니다. 필요에 따라 공개 또는 개인 액세스를 선택하십시오.

복제 저장소 :
• git을 사용하여 공간 저장소를 로컬 컴퓨터로 복제하십시오 :
• 가상 환경 :
가상 환경을 만듭니다 :
• (macOS/linux) 또는 (MacOS/Linux) 또는 의 종속성 설치 :
를 사용하여 나열된 종속성을 설치하십시오 프로젝트 아키텍처 :

• 프로젝트 구조

  프로젝트는 확장 성 및 유지 보수를 위해 모듈 식 구조를 사용합니다.

  (상수, UTILS, 구성, 구성, 아티팩트 엔티티, 협업 권장 시스템, 컨텐츠 기반 권장 시스템, 최고 애니메이션 추천 시스템, 교육 파이프 라인, Docklit 앱, 도구 통합, 주요 테이크 아웃, 결론 및 FAQ는 원래 입력의 구조 및 컨텐츠를 미러링 할 것입니다. 결론

  기능적 애니메이션 추천 응용 프로그램을 성공적으로 구축했습니다! 이 프로젝트는 강력하고 확장 가능하며 생산 준비가 가능한 파이프 라인을 보여줍니다. 포옹 페이스 공간 배치는 비용 효율적인 확장 성을 제공하며 Docker는 일관된 환경을 보장합니다. Streamlit 인터페이스는 매력적인 사용자 경험을 제공합니다. 이것은 영화 추천 시스템과 같은 미래의 프로젝트를위한 강력한 토대입니다.

위 내용은 애니메이션 추천 시스템을 구축하는 방법?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!