如何在 TensorFlow 內建立推薦系統:總覽

本文的內容是由數個教程所組成的概述,此系列教程將向您展示如何在 Google Cloud Platform (GCP) 中使用 TensorFlowCloud ML Engine 實作推薦系統 (recommendation system)。

本文內容將涵蓋:

  • 概述以矩陣分解為基礎的推薦系統理論。
  • 描述如何使用加權交替最小平方法 (weighted alternating least squares – WALS) 來進行矩陣分解。
  • 提供系列教程概述,並提供在 GCP 上實作推薦系統的逐步指南。

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TensorRec 框架:簡化基於 TensorFlow 所架設的推薦引擎的後勤工作

在架構推薦系統時,最重要的是開發演算法、讓演算法更理解使用者和項目,而非操作資料和架設 API。

這也就是為什麼我架了 TensorRec 框架,這個框架目的在簡化基於 TensorFlow 架設的推薦引擎的後勤工作,並讓開發者專注於更有趣的內容,像是:嵌入函數、損失函數和更強大的機器學習開發。

TensorRec 是一種推薦演算法,它有簡單的 API 可用於訓練和預測,類似於 Python 中常用的機器學習工具。它還可以讓你靈活地嘗試自己的嵌入/損失函數,使你可以架設一個適合了解特定使用者和項目的推薦系統。 繼續閱讀 “TensorRec 框架:簡化基於 TensorFlow 所架設的推薦引擎的後勤工作”

如何在 TensorFlow 使用深度學習建立臉部辨識 (一)

【應用】臉部辨識 – TensorFlow x deep learning (一)

這一篇文章 中,您可以了解卷積神經網絡 (convolutional neural networks) 和其背後的理論。而本系列的文章將帶各位了解:如何運用 Tensorflow, Dlib, docker 和透過卷積神經網絡實作人臉辨識。 繼續閱讀 “如何在 TensorFlow 使用深度學習建立臉部辨識 (一)”