コースのまとめ
これで、次のことができるようになりました。
- レコメンデーション システムの目的について説明します。
- 候補の生成、スコアリング、再ランク付けなど、レコメンデーション システムのコンポーネントについて説明します。
- エンベディングを使用して、アイテムとクエリを表します。
- コンテンツ ベースのフィルタリングとコラボレーション フィルタリングの違いを説明します。
- レコメンデーション システムで行列分解を使用する方法について説明します。
- ディープ ニューラル ネットワークが行列分解の制限の一部を克服する方法について説明します。
- レコメンデーション システムを構築するための取得、スコアリング、再ランク付けのアプローチについて説明します。
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最終更新日 2025-01-13 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-01-13 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."]]],[]]