Systémy doporučení jsou systémy strojového učení, které pomáhají uživatelům objevovat nové produkty a služby. Pokaždé, když nakupujete online, systém doporučení vás navede k nejpravděpodobnějšímu produktu, který byste si mohli koupit.
Jaký typ strojového učení je systém doporučení?
Systémy doporučení jsou důležitou třídou algoritmů strojového učení, které uživatelům nabízejí „relevantní“návrhy. Kategorizované jako filtrování spolupráce nebo systém založený na obsahu, podívejte se, jak tyto přístupy fungují spolu s implementacemi, které lze následovat z ukázkového kódu.
Je systém doporučujícího systému učení pod dohledem?
Předchozí algoritmy doporučení jsou poměrně jednoduché a jsou vhodné pro malé systémy. Do této chvíle jsme problém s doporučením považovali za supervised úlohu strojového učení. Je čas použít k vyřešení problému metody bez dozoru.
Jsou systémy doporučujících umělou inteligencí?
Systémy doporučování používané v těchto personalizovaných e-službách byly poprvé zavedeny před dvaceti lety a byly vyvinuty s využitím technik a teorií získaných z jiných oblastí umělé inteligence (AI) pro profilování uživatelů a zjišťování preferencí.
Jak je strojové učení užitečné v systému doporučovatelů?
Modely strojového učení využívají různé druhy inovativních algoritmů k řešení problémů s personalizací a zároveň škálují výsledky pro stále rostoucí online publikum. Systémy doporučení se strojovým učením využívají údaje o chování, historických nákupech, zájmech a aktivitách uživatelů k předvídání preferovaných položek ke koupi
