tgoop.com/proglib_academy/2085
Last Update:
Что такое рекомендательные системы в машинном обучении
Рекомендательные системы — это алгоритмы, которые помогают предлагать пользователям именно тот контент, который может их заинтересовать. Они лежат в основе рекомендаций фильмов, товаров, музыки и многого другого.
▪️ Коллаборативная фильтрация
Основана на схожести предпочтений пользователей. Если вам и другому человеку нравятся похожие фильмы, система предложит те фильмы, которые вы ещё не видели, но которые понравились вашему единомышленнику.
▪️ Контентная фильтрация
Рекомендации строятся на основе характеристик контента — например, жанра фильма или описания товара. Если вы любите комедии, система чаще будет предлагать похожие фильмы.
▪️ Гибридные модели
Смешивают несколько подходов, например, коллаборативную и контентную фильтрацию, чтобы повысить точность рекомендаций. Этот подход используется во многих крупных платформах, так как он позволяет учитывать больше факторов.
▪️ Рекомендации на основе нейросетей
Нейросети анализируют сложные паттерны в данных и улучшают качество предсказаний. Это помогает выдавать рекомендации не только по похожим товарам, но и по менее очевидным признакам.
В курсе по машинному обучению вы лучше узнаете про рекомендательные системы:
