Введение
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Примерное время курса: 4 часа Добро пожаловать в Рекомендательные системы ! Мы разработали этот курс, чтобы расширить ваши знания о рекомендательных системах и объяснить различные модели, используемые в рекомендациях, включая матричную факторизацию и глубокие нейронные сети.
Цели: Опишите назначение рекомендательных систем. Понять компоненты системы рекомендаций, включая генерацию кандидатов, выставление оценок и повторное ранжирование. Используйте внедрения для представления элементов и запросов. Развивайте более глубокое техническое понимание общих методов, используемых при генерации кандидатов. Предварительные условия Этот курс предполагает, что у вас есть:
Пройти ускоренный курс машинного обучения лично или самостоятельно, или у вас есть эквивалентные знания. Знакомство с линейной алгеброй (скалярное произведение, матрично-векторное произведение). Приятного обучения!
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0" , а примеры кода – по лицензии Apache 2.0 . Подробнее об этом написано в правилах сайта . Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2024-10-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2024-10-26 UTC."],[],[],null,[]]