Публикации по теме 'recommendation-system'
Магия систем рекомендаций
Магия систем рекомендаций
Часто нас удивляет точность рекомендаций о том, что покупать на Amazon, смотреть на Netflix или слушать на Spotify. Мы чувствуем, что каким-то образом эти компании знают, как работает наш мозг, и монетизируют эту волшебную игру в угадывание. У них есть глубокая основа на поведенческих науках, и наша задача - воплотить все эти концепции в реальность таким образом, чтобы они были легкими для понимания и охватывали наиболее важные концепции.
Помните: люди..
Рекомендательная система с машинным обучением и статистикой
Пошаговое руководство по созданию совместной фильтрации и рекомендации на основе правил ассоциации с использованием Fastai и Python
Система рекомендаций — это многообещающий подход к повышению продаж на новый уровень за счет предложения правильных продуктов нужным клиентам.
Этот курс начинается с демонстрации основных решений рекомендательных систем в отрасли и гипотез, лежащих в основе основных решений. Затем вы узнаете, как создавать модели совместной фильтрации с помощью fast.ai и..
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..
