कोर्स की खास जानकारी
अब आपको ये काम करने का तरीका पता चल गया होगा:
- सुझाव देने वाले सिस्टम के मकसद के बारे में बताएं.
- सुझाव देने वाले सिस्टम के कॉम्पोनेंट के बारे में बताएं. इनमें ये शामिल हैं:
उम्मीदवारों का जनरेशन, स्कोरिंग, और फिर से रैंकिंग.
- आइटम और क्वेरी दिखाने के लिए, एम्बेड का इस्तेमाल करें.
- कॉन्टेंट के हिसाब से फ़िल्टर करने की सुविधा और कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग के बीच अंतर बताएं.
- बताएं कि सुझाव देने वाले सिस्टम में मैट्रिक फ़ैक्टरिज़ेशन का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है.
- बताएं कि डीप न्यूरल नेटवर्क, मैट्रिक्स फ़ैक्टरिज़ेशन की कुछ सीमाओं को कैसे दूर कर सकते हैं.
- सुझाव देने वाला सिस्टम बनाने के लिए, जानकारी हासिल करने, उसे रेटिंग देने, और फिर से रैंक करने के तरीके के बारे में बताएं.
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-01-13 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-01-13 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["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."]]],[]]
