Публикации по теме 'recommendation-system'
Объявление о запуске Vectorstore
Мы очень рады запустить службу векторного поиска под названием Vectorstore , которая представляет собой управляемую услугу SaaS для обеспечения векторного поиска с фильтрацией метаданных в приложениях ИИ (например, рекомендации, реклама, поиск документов/изображений/видео и обнаружение аномалий). Сервис находится на стадии MVP, и мы готовы принять клиентов.
Клиентам просто нужно подготовить векторы, и им не нужно настраивать и управлять инфраструктурой. Чтобы интегрировать Vectorstore,..
Мы знаем, что вам нужно, но не видим ваших данных
Как построить рекомендательную систему с цензурированными данными
В отличие от распространенного мнения о том, что система рекомендаций, которая теперь является стандартной частью онлайн-сервисов, требует использования всех исторических взаимодействий между пользователями и элементами для обеспечения точности обслуживания. Здесь я представляю один подход, позволяющий точно рекомендовать пользователям хорошие элементы, в то же время на стороне пользователя подвергая цензуре историческое..
Как Netflix использует машинное обучение в своей системе рекомендаций
Netflix использует методы машинного обучения, в том числе матричную факторизацию, глубокое обучение и обучение с подкреплением, чтобы усилить свою систему рекомендаций и предоставлять персонализированные рекомендации своим пользователям.
Введение
Netflix — это ведущий потоковый сервис, который произвел революцию в том, как мы смотрим телешоу и фильмы. Одним из ключевых факторов его успеха является сложная система рекомендаций, которая предлагает контент пользователям на основе их..
Создайте механизм рекомендаций за 10 минут с помощью Recombee на Python
Мы создадим механизм рекомендаций на основе набора данных Coursera, чтобы рекомендовать курсы пользователям с помощью стороннего сервиса под названием Recombee.
Recombee - это платформа, с помощью которой разработчики могут легко создать механизм рекомендаций за считанные минуты. У Recombee есть навсегда бесплатный режим после окончания 30-дневной пробной версии, если вы не превысите лимит (20 000 активных пользователей в месяц, 100 000 ежемесячных рекомендаций), так что это..
Предсказание музыкальных вкусов для улучшения персонализации
Как мы использовали вкусовые профили для масштабирования рекомендаций плейлистов
В iHeartRadio мы упорно работаем над созданием универсального аудиосервиса, который просто поймет вас . Мы предлагаем постоянно растущий каталог с более чем 80 миллионами песен, 25 миллионами эпизодов подкастов, 4 тысячами радиостанций в прямом эфире и 2 500 тщательно подобранными плейлистами. Варианты бесконечны.
Вот почему команда Data Science в iHeartRadio создает интеллектуальные системы, которые..
Путешествие Джомаана в мир рекомендательных систем
Введение
В сегодняшнюю информационную эпоху информационная перегрузка является серьезной проблемой. Информационная перегрузка на самом деле указывает на доступность слишком большого количества данных или информации, которая выходит за пределы управляемых пользователем и вызывает большие трудности во всех видах принятия решений.
Эта проблема возникает в основном, когда система не может систематически обрабатывать и обрабатывать этот огромный объем информации.
Система рекомендаций ,..
Построение инкрементальной рекомендательной системы: часть II
С уверенностью выходить за рамки самых современных достижений!
Крис Андерсон в своей статье 2004 года, озаглавленной «Длинный хвост», сказал, что мы покидаем век информации и вступаем в возраст рекомендации. Если у нас нет способа отфильтровать информационную перегрузку, которую мы поглощаем каждый день, и сохранить только то, что важно для нас, вероятные варианты сведутся к шуму.
В первой части этой серии мы утверждали, что рекомендательная система должна идеально адаптироваться..
