Публикации по теме 'recommendation-system'
Каким будет система рекомендаций на основе обучения с подкреплением в будущем - Часть 2…
Обучение с подкреплением - это то, как совершать действия, чтобы максимизировать вознаграждение, которое мы получим в зависимости от ситуации (окружающей среды). Это точно так же, как пользователь реагирует на систему рекомендаций.
Вы также можете проверить публикации из этой серии:
Часть 1: Рекомендательная система Часть 3: Система рекомендаций, основанная на обучении с подкреплением
В среде подкрепления учащийся должен выяснить, каким способом достичь наивысшего..
RecSys ’18: Влияние потребления элементов на оценку рекомендаций в исследованиях пользователей
Задача системы рекомендаций (15/50)
бумажная ссылка
Какую проблему они решают?
Анализ того, как делать анкеты рекомендательной системы
Что они нашли?
Нелегко адекватно измерить пользовательский опыт, не позволяя пользователям потреблять товары.
Например, когда пользователь увидел рекомендованную песню, пользователь может увидеть исполнителя и название, и ему трудно оценить, хорош ли рекомендуемый элемент, прежде чем пользователь прослушает.
Как они проводят..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..