За последние несколько лет алгоритмы ранжирования стали чрезвычайно популярными в отрасли, и все больше и больше компаний находят достоинства в их приложениях. LightGBM - это быстрая, распределенная и высокопроизводительная модель обучения на основе дерева с градиентным бустом (GBDT, GBRT, GBM и MART), которую можно использовать для регрессии, классификации и ранжирования. Алгоритм LightGBM универсален и обеспечивает превосходные результаты по сравнению с другими алгоритмами ранжирования,..

В мире продаж и маркетинга нормально жить в состоянии притворного понимания словарного запаса. Новые аббревиатуры создаются быстрее, чем расширяется вселенная, а неправильных названий больше, чем возмущений в Твиттере. Примером, когда это стало досадно ясным, является термин «персонализация». Основа этой путаницы нигде так очевидна, как непосредственно в Википедии. Определение личного означает «относящийся к конкретному лицу, влияющий на него или принадлежащий ему». Добавьте..

Авторы Ашок Чандрашекар , Фернандо Амат , Джастин Базилико и Тони Джебара На протяжении многих лет основной целью системы персонализированных рекомендаций Netflix было предоставить каждому из наших участников правильные титулы в нужное время. С каталогом, охватывающим тысячи наименований, и разнообразной базой участников, охватывающей более ста миллионов учетных записей, рекомендация названий, которые подходят каждому участнику, имеет решающее значение. Но работа по рекомендации на..

Проанализировав Совместную фильтрацию на основе пользователей и элементов в моем последнем посте , в котором для выработки рекомендаций используются взаимодействия пользователей с различными элементами, мы поняли, что у этих систем есть некоторые проблемы: Холодный старт для новых пользователей. Проблема с новым элементом. Редкость. Прозрачность . Рекомендательные системы на основе содержания основаны на идее использования содержания каждого элемента для..

Быстрый рост приложений искусственного интеллекта, снижение затрат на процессор и память позволили за последнее десятилетие продемонстрировать невероятный прогресс в области систем Recommender. Учитывая их растущее значение в индустрии розничной торговли, они, несомненно, являются одной из самых популярных тем в области искусственного интеллекта. Однако создание полноценной, готовой к производству рекомендательной системы может оказаться довольно сложной задачей, требующей очень..

Как амбициозный менеджер по продуктам в области науки о данных, я искал способы пополнить свои технические знания на практике. В этом проекте я работал со стартапом по онлайн-заказу ресторанов, чтобы создать систему рекомендаций. Я столкнулся с проблемой творческого расширения ограниченного набора данных и применения методов обучения без учителя и с учителем, чтобы преодолеть трудности, связанные с работой с чрезвычайно запутанными данными меню ресторана. Проблема в… Что касается..