Машинное обучение. Джейд Картер

матрица представляет собой числовое представление описаний фильмов, где каждый столбец соответствует определенному термину, а каждая строка – конкретному фильму.

      5. Вычисляется матрица сходства между фильмами с использованием метода `cosine_similarity()` из модуля `sklearn.metrics.pairwise`. Косинусное сходство измеряет угол между двумя векторами и предоставляет меру их сходства. В данном случае, матрица сходства показывает степень сходства между каждой парой фильмов на основе их описаний.

      6. Определяется функция `get_recommendations()`, которая принимает название фильма, матрицу сходства и данные о фильмах. Внутри функции происходит следующее:

      – Создается объект `pd.Series` с индексами, соответствующими названиям фильмов и значениями, соответствующими их индексам в данных.

      – Получается индекс выбранного фильма.

      – Вычисляется список схожести выбранного фильма с остальными фильмами.

      – Список сортируется по убыванию схожести.

      – Выбираются топ-N фильмов на основе сходства.

      – Возвращается список рекомендуемых фильмов.

      7. Запрашивается у пользователя название фильма, для которого необходимо получить рекомендации.

      8. Вызывается функция `get_recommendations()` с передачей ей названия фильма, матрицы сходства и данных о фильмах.

      9. Выводятся на экран рекомендованные фильмы.

      Программа использует алгоритм контентной фильтрации на основе TF-IDF и косинусного сходства для рекомендации фильмов на основе их текстовых описаний. Она преобразует текстовые данные в числовые векторы с использованием TF-IDF и затем вычисляет сходство между фильмами. Рекомендуемые фильмы выбираются на основе сходства с выбранным фильмом. Это позволяет предлагать пользователю фильмы, которые имеют схожие характеристики и описания с фильмами, которые он предпочитает.

      Глава 3: Подготовка данных для машинного обучения

      Качество данных определяет качество решений. Тщательная подготовка данных – залог успешного машинного обучения и эффективного бизнеса.

      В процессе применения машинного обучения в бизнесе подготовка данных играет важную роль. Качество данных определяет эффективность моделей машинного обучения и точность результатов, которые они предоставляют. В этой главе мы рассмотрим различные аспекты и задачи, связанные с подготовкой данных, и объясним, почему они важны для бизнеса.

      Одной из причин, почему мы будем рассматривать подготовку данных, является достижение высокого качества прогнозов и решений. Чистые и точные данные являются основой для создания моделей машинного обучения, которые могут давать надежные прогнозы и принимать обоснованные решения. Подготовка данных помогает устранить шум, выбросы и другие аномалии, что повышает точность прогнозов и решений.

      Другой важной ролью подготовки данных является оптимизация бизнес-процессов. Анализ данных, включенный в процесс подготовки, позволяет лучше понять структуру и особенности данных. Это помогает оптимизировать бизнес-процессы и принимать обоснованные решения на основе данных. Например, анализ данных может выявить паттерны потребительского поведения, что позволит оптимизировать маркетинговые стратегии и улучшить взаимодействие с клиентами.

      Также подготовка данных играет роль в персонализации и улучшении опыта