or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Öneri motorları hangi sorunları çözmek için tasarlanır ve hangi veriler onlar için daha uygundur? Sınırlı veriyle bile hangi içgörülü önerilerin yapılabileceğini ayırt et ve kendi önerilerini oluşturmayı öğren.
Öğe özelliklerinin öneri yapmak için nasıl kullanılabileceğini keşfet. Hem kategorik hem de metin verileriyle öğeler arasında değerli karşılaştırmalar oluştur. Kullanıcıların geçmiş tercihlerini temel alarak yeni öğeler önermek için profiller üret.
Benzer zevklere sahip kişileri bularak kullanıcılara önerebileceğin yeni öğeleri keşfet. Kullanıcı tabanlı ve öğe tabanlı öneriler yapmayı—ve hangi bağlamda kullanılmaları gerektiğini—öğren. Kalabalığın bilgeliğinden yararlanmak için k-en yakın komşu modellerini kullan ve birinin henüz karşılaşmadığı bir öğeye nasıl puan verebileceğini tahmin et.
Gerçek dünya veri kümelerindeki seyrekliğin önerilerini nasıl etkileyebileceğini anla. Bu seyrekliği ele almak için matris ayrıştırmanın gücünden yararlan. Örtük (latent) özelliklerin değerini keşfet ve verilerini daha iyi anlamak için onları kullan. Son olarak, öğrendiğin her yaklaşımı nasıl doğrulayacağını öğrenerek keşfettiğin modelleri teste tabi tut.
Geçerli egzersiz