Kurs özeti
Artık aşağıdakileri nasıl yapacağınızı biliyorsunuzdur:
- Öneri sistemlerinin amacını açıklayın.
- Aday oluşturma, puanlama ve yeniden sıralama dahil olmak üzere bir öneri sisteminin bileşenlerini açıklayın.
- Öğeleri ve sorguları temsil etmek için yerleştirmeleri kullanın.
- İçerik tabanlı filtreleme ile ortak filtreleme arasındaki farkları ayırt edin.
- Matrisi çarpanlara ayırmanın öneri sistemlerinde nasıl kullanılabileceğini açıklayın.
- Derin nöral ağların matris faktörleştirmesinin bazı sınırlamalarının üstesinden nasıl gelebileceğini açıklayın.
- Öneri sistemi oluşturmak için bir getirme, puanlama ve yeniden sıralama yaklaşımını açıklayın.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-01-13 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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."]]],[]]
