Recommender sistemi so sistemi strojnega učenja, ki uporabnikom pomagajo odkriti nove izdelke in storitve. Vsakič, ko nakupujete v spletu, vas sistem priporočil vodi do najverjetnejšega izdelka, ki bi ga morda kupili.
Katera vrsta strojnega učenja je sistem priporočil?
Recommender sistemi so pomemben razred algoritmov strojnega učenja, ki uporabnikom ponujajo "ustrezne" predloge. Razvrščeni kot sodelujoče filtriranje ali sistem, ki temelji na vsebini, preverite, kako ti pristopi delujejo skupaj z implementacijami, ki sledijo iz primera kode.
Ali je sistem priporočil nadzorovano učenje?
Prejšnji algoritmi priporočil so precej preprosti in primerni za majhne sisteme. Do tega trenutka smo težavo s priporočili obravnavali kot nadzorovano nalogo strojnega učenja. Čas je, da uporabite nenadzorovane metode za rešitev težave.
Ali so priporočljivi sistemi umetna inteligenca?
Sistemi priporočil, uporabljeni v teh prilagojenih e-storitev, so bili prvič vzpostavljeni pred dvajsetimi leti in so bili razviti z uporabo tehnik in teorij, pridobljenih iz drugih področij umetne inteligence (AI) za profiliranje uporabnikov in odkrivanje preferenc.
Kako je strojno učenje uporabno v sistemu priporočil?
Modeli strojnega učenja uporabljajo različne vrste inovativnih algoritmov za reševanje težav s prilagajanjem, hkrati pa prilagajajo rezultate za vedno večje spletno občinstvo. Sistemi priporočil s strojnim učenjem uporabljajo podatke o vedenju, preteklih nakupih, zanimanjih in dejavnostih uporabnikov za napovedovanje prednostnih artiklov za nakup
