আপনার উপলব্ধি পরীক্ষা করুন
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
কেন আপনি সুপারিশ সিস্টেম ব্যবহার করবেন?
একটি সুপারিশ ইঞ্জিন থাকা বিষয়বস্তু ব্রাউজিং সহজ করে তোলে.
এছাড়াও, একটি দুর্দান্ত সুপারিশ সিস্টেম ব্যবহারকারীদের এমন জিনিসগুলি খুঁজে পেতে সহায়তা করে যা তারা নিজেরাই খোঁজার কথা ভাবেনি।
আপনি মনে করেন যে আপনাকে সবকিছুতে এমএল ছিটিয়ে দিতে হবে।
এটা মনে হতে পারে, কিন্তু বাস্তবে, ML ব্যবহার করার জন্য অনেক ভাল কারণ আছে।
আপনি স্পনসর আইটেম ব্যবহারকারীদের নির্দেশ করতে চান.
হ্যাঁ, এটি কোনও এমএল সমাধান ব্যবহার করার একটি দুর্দান্ত কারণ নয়।
একটি সুপারিশকারী সিস্টেমের প্রাথমিক উপাদান কি কি?
প্রার্থী জেনারেশন, স্কোরিং এবং রি-র্যাঙ্কিং
সুন্দরভাবে সম্পন্ন! যেকোন সুপারিশ ব্যবস্থার এই তিনটি প্রাথমিক উপাদান।
এমবেডিং, মিল মেট্রিক্স, এবং পরিবেশন
এই উপাদানগুলি সুপারিশ সিস্টেমের সাথে সম্পর্কিত, কিন্তু তারা প্রাথমিক উপাদান নয়।
ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন, ডিএনএন, এবং রির্যাঙ্কিং
রি-র্যাঙ্কিং একটি উপাদান হলেও, ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন এবং ডিএনএন হল প্রার্থী জেনারেটরের প্রকার।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2024-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2024-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eRecommendation systems enhance content browsing and help users discover new items.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRecommender systems are built with three primary components: candidate generation, scoring, and re-ranking.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhile machine learning is often associated with recommendation systems, using it solely to promote sponsored items is not recommended.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Check your understanding\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWhy would you use recommendation systems? \nHaving a recommendation engine makes browsing content easier. \nPlus, a great recommendation system helps users find things they wouldn't have thought to look for on their own. \nYou think you have to sprinkle ML on everything. \nIt might seem that way, but in reality, there are much better reasons to use ML. \nYou want to direct users to sponsored items. \nYikes, this is not a great reason to use any ML solution. \nWhat are the primary components of a recommender system? \ncandidate generation, scoring, and re-ranking \nNicely done! These are the three primary components of any recommendation system. \nembedding, similarity metrics, and serving \nThese elements are related to recommendation systems, but they are not primary components. \nmatrix factorization, DNN, and reranking \nWhile re-ranking is a component, matrix factorization and DNN are types of candidate generators."]]
