Публикации по теме 'recommendation-system'
Рекомендательные системы
💡 Введение
В современном цифровом мире нас постоянно бомбардируют множеством вариантов, когда речь идет о продуктах и услугах. От сервисов потоковой передачи музыки до платформ электронной коммерции, мы перегружены вариантами, что затрудняет выбор того, что потреблять или покупать. Здесь в игру вступают рекомендательные системы. 😍
📊 Типы рекомендательных систем
Существует два основных типа рекомендательных систем: 🤔
1️⃣ Совместная фильтрация . Этот метод основан на идее,..
Какой у вас «следующий фильм»? (Часть 2) Демистификация систем рекомендаций
В моей предыдущей статье Какой у вас« следующий фильм ? Введение в системы рекомендаций », я рассказываю историю ориентированного на данные решения Netflix для телепрограмм, которое меняет правила игры до сих пор, в отношении того, как большие данные стали основным фактором, определяющим решения при производстве и распространении фильмов / телепрограмм. промышленность, какой мы ее знаем сегодня. Для такой компании, как Netflix, решение о том, в какой фильм / сериал инвестировать, -..
CellStrat AIBytes — «Рекомендующие AI помогают увеличить продажи, как AI меняет финансы..
#CellStratAILab #disrupt4.0 #Enterprise #Retail #SocialCommerce #Sales #Business #Disruption #Finance
Надеюсь, вы наслаждаетесь благоприятным праздничным месяцем октябрем. Представляем очередной информационный бюллетень CellStrat AIBytes! В этом бюллетене -
1) СЕМИНАР НА тему «ИСПОЛЬЗУЙТЕ РЕКОМЕНДАТОРЫ ИИ ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ ПРОДАЖ НА 100–200%» 2) КАК ИИ РАЗРУШАЕТ ФИНАНСЫ В 2022 ГОДУ: 5 КЛЮЧЕВЫХ СЛУЧАЕВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ 3) ВНИМАНИЕ! — НАНИМАЕТ СТАРШЕГО АНАЛИТИКА MLOPS В ВЕДУЩУЮ ФИРМУ ПО..
Неделя 4 — Рекомендация МООК
Как дела, дамы и господа, как дела? Добро пожаловать обратно в наш блог :)
На этой неделе мы прошли долгий путь в этом проекте. Это была очень насыщенная неделя. Мы рассмотрели несколько различных подходов к решению проблемы. А в конце статьи у нас для вас сюрприз :) Без лишних слов, приступим.
Кстати, если вы хотите вспомнить, что мы сделали до сих пор, проверьте эти две ссылки ( Неделя 2 — Рекомендация МООК , Неделя 3 — Рекомендация МООК )
— Рекомендация курса с..
Система рекомендаций НЛП на основе контента | Потоковая передача данных приложения (часть 2)
Почему часть 2?
Если мы заметили из данных, которые у нас есть из предыдущего поста, у нас есть ограниченные преимущества от набора данных. Вот некоторые из примеров, которых нам не хватает:
предыдущий пост: ( Использование системы рекомендаций (ранг, пользователь-пользователь, матричная факторизация) в потоковом приложении )
Год выпуска фильмов/телепередач, чтобы понять тенденции года Полная информация о содержании, например обзоры содержания, поможет нам в применении..
Создание системы рекомендаций SmartWatch
На последнем курсе я решил заняться интересным исследовательским проектом по рекомендательным системам. Почти каждая компания так или иначе использует эту концепцию. Было много забавных случаев, когда люди испытывали и указывали на «невинность» ИИ, присутствующего в современном мире.
Это заставило меня задуматься, есть ли способ улучшить существующие системы занятости. От кодирования до тестирования и отладки — это был настоящий путь. Мой подход был сосредоточен на использовании..
Документы для чтения по рекомендательным системам
Оценка и наказание вызванных сдвигов предпочтений в RecommenderSystems( arXiv )
Автор: Мика Кэрролл , Дилан Хэдфилд-Менелл , Стюарт Рассел , Анка Драган .
Вывод: контент, который рекомендательная система (RS) показывает пользователям, влияет на них. Таким образом, выбирая, какой рекомендатель использовать, неявно также выбирают, чтобы вызвать определенные внутренние состояния у пользователей. Более того, системы, обученные с помощью долгосрочной оптимизации, будут иметь..
