Публикации по теме 'recommender-systems'
Обеспечьте персонализированный опыт своим клиентам с помощью ИИ рекомендаций Google Cloud
Внедрите продвинутую рекомендательную систему с помощью ИИ рекомендаций Google Cloud.
Представьте, что собственные инженеры машинного обучения Google работают над внедрением рекомендательных систем на вашем веб-сайте и в приложении. С помощью ИИ рекомендаций Google Cloud вы можете использовать рекомендательные системы, которые используются для поддержки Youtube, рекламы Google и других продуктов Google, чтобы предоставить нам персонализацию.
В этой статье я расскажу вам, как внедрить..
Улучшенные рекомендательные системы с LightGCN
Улучшенные рекомендательные системы с LightGCN
Авторы: Юрий Настран, Эрмин Омерагич, Томаж Мартинчич
Если подумать, большинство крупнейших технологических компаний, от Amazon до Youtube , постоянно пытаются создать лучшие рекомендательные системы для своих конкретных приложений. Можно даже сказать, что рекомендательные системы — это самая эффективная задача машинного обучения в отрасли на сегодняшний день. И задача не становится легче, так как с каждым днем мы ожидаем..
О путешествии (работа и расширение прав и возможностей для людей с ограниченными возможностями), системе рекомендаций и фильтрации на основе контента
Journey (Job and Empowerment for Disability) использует модель TensorFlow для фильтрации на основе контента, чтобы рекомендовать пользователям списки вакансий. 👩💼 Модель учится на атрибутах работы, таких как тип инвалидности, должности и навыки, для создания вложений, отражающих сходство между работами. 📚
Контентная фильтрация — это тип рекомендательной системы, которая работает с данными, которые предоставляет пользователь либо явно (рейтинг), либо неявно (нажатие на ссылку). Он..
Превосходство современного искусства за счет настройки базовых линий
Как узнать, является ли новая модель машинного обучения улучшением по сравнению с предыдущими моделями? Один из способов - сравнить его с базовой моделью, разработанной для той же задачи. Но возникает вопрос: как узнать, хороша ли сама базовая линия? В новом препринте О сложности оценки исходных условий: исследование рекомендательных систем Рендла, Чжана и Корена говорится, что измерить, насколько хорошо базовая модель работает для конкретной проблемы, не так просто, как может показаться..
Персонализация контента наших викторин
Персонализация контента наших викторин
Введение в рекомендательные системы и проблемы персонализации игрового опыта.
Автор Федерико Шеффлер , специалист по данным в etermax
Большинство пользователей цифровых платформ сознательно или бессознательно используют рекомендательные системы для персонализации контента.
Рекомендательные системы включают в себя набор инструментов, используемых для сегментации пользователей и предоставления им рекомендаций по продуктам или контенту на..
Байесовская петля
В следующих нескольких статьях мы рассмотрим часто упускаемую из виду сверхспособность современных рекомендательных систем: наивные модели.
Самый простой алгоритм обучения
В старших классах вы могли столкнуться с интригующими головоломками, такими как задача Монти-Холла, которая включала манипулирование условными вероятностями. Но по своей сути формула Байеса довольно интуитивна:
Вы придерживаетесь мнения о мире? Когда появляются новые доказательства, что вы можете сделать?..
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..