WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'recommendation-system'


Системы рекомендаций в Trunk Club: обзор (часть 1)
Аншул Агарвал В этом посте, состоящем из двух частей, описывается, как различные виды систем рекомендаций на основе машинного обучения, разработанные командой Data Science в Trunk Club, улучшают персонализацию для клиентов, а также повышают ценность для бизнеса. В части 1 мы описываем типичный путь клиента с Trunk Club и его взаимодействие с рекомендательными системами на этом пути. Во Части 2 мы немного углубимся в технические детали алгоритмов, которые управляют этими системами...

Механизм рекомендаций с параллельным программированием (PySpark)
Каков наилучший способ сломать компьютер? Создайте механизм рекомендаций с матричной факторизацией из набора данных объемом 12 ГБ на своем ноутбуке. Если вы хотите создать механизм музыкальных рекомендаций с методом совместной фильтрации, а ваш набор данных содержит 21 866 пользователей и 151 499 музыкальных композиций, технически вы обучаете модель прогнозировать, понравится ли каждому пользователю та или иная музыка. Если вы сделаете математику, модель будет обучена для каждого..

Создание ценности для бизнеса с использованием ALS, косинусного сходства и линейного SVM  —  Часть 1
Одной из самых крутых функций, которые может иметь приложение, чтобы оно выглядело как приложение, управляемое интеллектом или поддерживающее хорошие отношения с клиентами, является функция рекомендаций. Это один из наиболее распространенных, но ценных вариантов использования машинного обучения. Этот пост является выражением моего первого опыта работы с рекомендательной системой, которую я создал в рамках своей учебной программы. Проблема в руке В мире, где доставка еды..

Состояние машинного обучения в PHP
Когда дело доходит до машинного обучения, PHP упускается из виду из-за Python и R. Несомненно, в PHP нет такой зрелой экосистемы библиотек машинного обучения. Но что существует? И куда он идет? Библиотеки PHP для машинного обучения Главный претендент на машинное обучение в PHP - RubixML ». Это новейшая и наиболее активная библиотека машинного обучения. Создатель, Эндрю ДальПино , считает, что PHP созрел для машинного обучения, поскольку он может взять все хорошее от библиотек..

WSDM - Музыкальная рекомендация KKBox Challange
Цель: В этой задаче мы должны предсказать шансы того, что пользователь будет слушать песню повторно после того, как было запущено первое наблюдаемое событие прослушивания в пределах временного окна. Обзор: https://www.kaggle.com/c/kkbox-music-recommendation-challenge/overview Контуры: Бизнес-проблема Обсуждение данных EDA Функциональная инженерия Предварительная обработка данных Модели Сравнение Заключение и дальнейшая работа использованная литература Введение..

Система рекомендаций фильмов BigDL 🎬
Авторы: Акшай Бахадур и Аюш Агарвал Следующая запись в блоге является частью курсовой работы «Машинное обучение в производстве» (17634) в Университете Карнеги-Меллона. В этом обсуждении мы рассмотрим сценарий рекомендации фильмов в отношении следующих двух фреймворков. BigDL : распределенная платформа глубокого обучения, разработанная Intel с открытым исходным кодом. BigDL — основная тема нашего обсуждения в этом блоге. Streamlit : платформа для разработки и развертывания..

Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..


Для любых предложений по сайту: [email protected]