Публикации по теме 'recommendations'
fast.ai Урок 7.2: Совместная фильтрация
У моего предыдущего работодателя моя команда занималась созданием рекомендательного механизма, который уведомлял нашу команду по продажам об их следующих лучших действиях по продажам. Мы не всегда хотели иметь следующее лучшее действие для каждого клиента — возможно, они не были готовы к другому продукту или не было никаких защитных действий — поэтому нам нужно было ограничить наши рекомендации минимальным порогом активации. И наоборот, если было несколько рекомендаций выше порога, мы..
Рекомендация с использованием матричной факторизации
В эпоху цифрового мира мы видим рекомендации во всех сферах, будь то веб-сайт электронной коммерции, развлекательный веб-сайт или сайты социальных сетей. Рекомендация не только дает пользователю рекомендуемый выбор (на основе прошлой активности), но также сообщает о поведении пользователя (сентиментальный анализ или эмоциональный ИИ).
Итак, сначала давайте разберемся, что такое рекомендация. Это в основном рекомендация элемента пользователю на основе его прошлого поиска / активности...
Рекомендации по поведению клиентов в режиме реального времени с использованием сеансового подхода
В настоящее время все игроки рынка электронной коммерции (помимо прочего) постоянно стремятся обеспечить наилучший клиентский опыт. Один из вариантов, как этого достичь, — это возможность рекомендовать продукты клиентам индивидуально и, в идеале, в режиме реального времени. В предыдущей статье мы обсуждали, почему индивидуальная рекомендация ОБЯЗАТЕЛЬНА.
Было показано, что использование самой последней информации из сеанса пользователя (т. е. то, что пользователи сейчас просматривают,..
Создайте портфолио по науке о данных с помощью обучающей арки аниме
Смотреть аниме? Пытаетесь расширить свой портфель машинного обучения? Создайте рекомендателя аниме на основе машинного обучения для своих следующих просмотров!
Вы закончили новое аниме, которое вам понравилось. Лучший. Чувство. Всегда! Ну , вот проблема : вы только что закончили новое любимое аниме! Вам нечего сейчас смотреть!
Ну не надо плакать. Сегодня мы научимся создавать систему рекомендаций по аниме , что, по сути, является просто причудливым способом сказать, что..
Персонализация в Lyft | Ride Hiding Experience Ultra Pro
На выходных я просматривал различные инженерные блоги и видеоролики, в которых рассказывалось о процессах регистрации и оформления заказов в Lyft. Этот опыт привел меня к осознанию того, что индустрия такси в Индии не так развита, как у Lyft, которая предоставляет своим пользователям исключительное и индивидуальное обслуживание. В то время как inDrive делает успехи в понимании потребностей индийских пользователей, Uber и Ola предстоит пройти долгий путь.
На мой взгляд, индустрия такси..
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..