סיכום הקורס
עכשיו אתם יודעים איך לבצע את הפעולות הבאות:
- תארו את המטרה של מערכות ההמלצות.
- הסבר על הרכיבים של מערכת המלצות, כולל יצירת מועמדים, מתן ניקוד וסינון מחדש.
- שימוש בהטמעות (embeddings) כדי לייצג פריטים ושאילתות.
- להבחין בין סינון מבוסס-תוכן לבין סינון שיתופי.
- תארו איך אפשר להשתמש בפירוק מטריצות במערכות המלצות.
- הסבר על האופן שבו רשתות נוירונליות עמוקות יכולות להתגבר על חלק מהמגבלות של גורם מטריצות.
- תיאור גישה של אחזור, מתן ניקוד וסינון מחדש לצורך בניית מערכת המלצות.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-01-13 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-01-13 (שעון UTC)."],[[["Recommendation systems predict which items a user will like based on their past behavior and preferences."],["These systems use a multi-stage process: identifying potential items (candidate generation), evaluating their relevance (scoring), and refining the order of presentation (re-ranking)."],["Embeddings play a key role in representing items and user queries, facilitating comparisons for recommendations."],["Two primary approaches for recommendation are content-based filtering (using item features) and collaborative filtering (using user similarities)."],["Deep learning techniques enhance traditional methods like matrix factorization, enabling more complex and accurate recommendations."]]],[]]
