কোর্সের সারাংশ
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
আপনি এখন জানতে হবে কিভাবে নিম্নলিখিত করতে হবে:
- সুপারিশ ব্যবস্থার উদ্দেশ্য বর্ণনা কর।
- প্রার্থী তৈরি, স্কোরিং এবং পুনরায় র্যাঙ্কিং সহ একটি সুপারিশ ব্যবস্থার উপাদানগুলি ব্যাখ্যা করুন।
- আইটেম এবং প্রশ্নের প্রতিনিধিত্ব করতে এমবেডিং ব্যবহার করুন।
- বিষয়বস্তু-ভিত্তিক ফিল্টারিং এবং সহযোগী ফিল্টারিংয়ের মধ্যে পার্থক্য করুন।
- সুপারিশ সিস্টেমে ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে তা বর্ণনা করুন।
- ব্যাখ্যা করুন কিভাবে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশনের কিছু সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করতে পারে।
- একটি সুপারিশ ব্যবস্থা তৈরি করার জন্য একটি পুনরুদ্ধার, স্কোরিং, পুনরায় র্যাঙ্কিং পদ্ধতির বর্ণনা করুন।
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।
2025-01-13 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-01-13 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eRecommendation systems predict which items a user will like based on their past behavior and preferences.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese systems use a multi-stage process: identifying potential items (candidate generation), evaluating their relevance (scoring), and refining the order of presentation (re-ranking).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEmbeddings play a key role in representing items and user queries, facilitating comparisons for recommendations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTwo primary approaches for recommendation are content-based filtering (using item features) and collaborative filtering (using user similarities).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeep learning techniques enhance traditional methods like matrix factorization, enabling more complex and accurate recommendations.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Course summary\n\n\u003cbr /\u003e\n\nYou should now know how to do the following:\n\n- Describe the purpose of recommendation systems.\n- Explain the components of a recommendation system including candidate generation, scoring, and re-ranking.\n- Use embeddings to represent items and queries.\n- Distinguish between content-based filtering and collaborative filtering.\n- Describe how matrix factorization can be used in recommendation systems.\n- Explain how deep neural networks can overcome some of the limitations of matrix factorization.\n- Describe a retrieval, scoring, re-ranking approach to building a recommendation system."]]
