Публикации по теме 'recommender-systems'


Объяснение популярных показателей оценки в рекомендательных системах
Объяснение отзыва @ k, точности @ k и средней точности @ k на примерах из TensorFlow. В этом посте мы обсудим релевантные метрики оценки в рекомендательных системах и то, как мы можем использовать собственные методы из TensorFlow для оценки качества наших моделей. Но давайте начнем с того, что такое рекомендательная система и почему она полезна. Мотивация для рекомендательных систем Система рекомендаций - это алгоритм, который учитывает вкусы пользователей и позволяет..
Что дальше?
После завершения интригующего романа, захватывающего сериала или захватывающего фильма чаще всего возникает вопрос: что же дальше? какой фильм или сериал посмотреть следующим или какой роман прочитать следующим? На такие вопросы легко ответить, если известна сфера интересов. По аналогичным правилам работает рекомендательная система. Рекомендательная система, также известная как рекомендательная система, представляет собой тип системы фильтрации информации, которая предоставляет..
Введение в рекомендательные системы латентной матричной факторизации
Скрытая матричная факторизация - невероятно мощный метод, который можно использовать при создании рекомендательной системы. С тех пор, как в конкурсе рекомендаций Netflix было показано, что латентная матричная факторизация превосходит другие методы рекомендаций, она стала краеугольным камнем в создании рекомендательных систем. Эта статья призвана дать вам некоторую интуицию относительно того, когда использовать латентную матричную факторизацию для рекомендаций, а также дать некоторое..
Системы машинного обучения и рекомендаций с использованием ваших собственных данных Spotify
Создание рекомендаций Spotify с помощью науки о данных Вступление Как человек, который ежедневно использует Spotify, меня интересовало, какой анализ я мог бы сделать с моими собственными музыкальными данными. Spotify отлично справляется с рекомендациями треков как через ежедневные миксы, так и через радиостанции, но как мы сами создадим что-то подобное? Цель заключалась в том, чтобы использовать машинное обучение и методы системы рекомендаций, чтобы рекомендовать новые треки на..
Компьютеры меняют способ решения проблем
В начале 2017 года компьютерная программа AlphaGo победила Кэ Цзе, лучшего в мире игрока в го. Эта поразительная победа стала еще более примечательной благодаря тому факту, что AlphaGo была запрограммирована на полную автономию, без участия человека. Как машине удалось перехитрить одного из самых опытных игроков в истории? Ответ кроется в растущей мощи искусственного интеллекта (ИИ). Искусственный интеллект и компьютеры в целом меняют способы решения проблем и уже начали..
Алгоритм рекомендаций Splatt.ng - краткий обзор
Splatt.ng - это нигерийский базовый веб-сайт ed-tech, который выполняет диагностику стиля обучения пользователей и рекомендации по содержанию пользователей на основе их активности. В этой статье мы кратко рассмотрим мыслительный процесс при проектировании системы, возникшие проблемы, эксперименты, проведенные во время исследований и разработок, и т. Д. ВСТУПЛЕНИЕ Splatt - это онлайн-сообщество учащихся с постоянно растущим объемом образовательного контента, создаваемого..
Контентная фильтрация данных фильмов
Создание системы рекомендаций фильмов с использованием данных о фильмах! Если вы хотите запустить код самостоятельно, мой блокнот Jupyter доступен на Kaggle ! Введение Рекомендательные системы — это системы, которые дают рекомендации пользователю на основе различных факторов. Система рекомендаций используется для прогнозирования оценок, которые пользователь может дать определенному элементу. Более высокий рейтинг означает, что пользователю, скорее всего, понравится этот предмет,..