Recommender-systemer er maskinlæringssystemer, der hjælper brugere med at opdage nye produkter og tjenester. Hver gang du handler online, guider et anbefalingssystem dig til det mest sandsynlige produkt, du måske køber.
Hvilken type maskinlæring er anbefalingssystem?
Recommender-systemer er en vigtig klasse af maskinlæringsalgoritmer, der tilbyder "relevante" forslag til brugere. Kategoriseret som enten samarbejdende filtrering eller et indholdsbaseret system, se, hvordan disse tilgange fungerer sammen med implementeringer, der følger af eksempelkode.
Er anbefalingssystem overvåget læring?
De tidligere anbefalingsalgoritmer er ret enkle og egner sig til små systemer. Indtil nu har vi betragtet et anbefalingsproblem som en supervised maskinlæringsopgave. Det er tid til at anvende uovervågede metoder til at løse problemet.
Er anbefalingssystemer kunstig intelligens?
Anbefalingssystemerne, der bruges i disse personlige e-tjenester, blev først etableret for tyve år siden og blev udviklet ved at anvende teknikker og teorier hentet fra andre kunstig intelligens (AI)-felter til brugerprofilering og præferenceopdagelse.
Hvordan er maskinlæring nyttig i anbefalingssystemer?
Machine Learning-modeller anvender forskellige slags innovative algoritmer til at løse personaliseringsproblemer, mens resultater skaleres til et stadigt voksende onlinepublikum. Anbefalingssystemer med maskinlæring bruger brugernes adfærdsmæssige, historiske købs-, interesse- og aktivitetsdata til at forudsige, hvilke varer der foretrækkes at købe
