रिकमेंडेशन इंजन बनाम प्रेडिक्शंस

यदि आपने इस कोर्स की पूर्व-आवश्यकताएँ पूरी कर ली हैं, तो आपने अलग-अलग मशीन लर्निंग मॉडलों और प्रेडिक्टिव अप्रोच के साथ काम किया होगा. इसलिए आप पहचानते होंगे कि अलग-अलग टूल और मॉडल अलग-अलग उपयोग-परिदृश्यों के लिए बेहतर होते हैं.

हमने शुरुआती लेसन में चर्चा की थी कि किन समस्याओं के लिए रिकमेंडेशन इंजन सबसे उपयुक्त होते हैं. अब आपकी बारी है यह अलग करने की कि कौन-से डेटा-चालित उपयोग-परिदृश्य रिकमेंडेशन इंजन के अंतर्गत आते हैं और किनके लिए अन्य सांख्यिकीय मॉडल उपयुक्त होंगे.