or
Ця вправа є частиною курсу
Які задачі покликані розв'язувати системи рекомендацій і які дані для цього найкраще підходять? Зрозумійте, які корисні рекомендації можна робити навіть за обмежених даних, і навчіться створювати власні рекомендації.
Дізнайтеся, як атрибути елементів можна використати для формування рекомендацій. Створюйте корисні порівняння між елементами як за категоріальними, так і за текстовими даними. Формуйте профілі користувачів, щоб радити нові елементи на основі їхніх попередніх уподобань.
Відкрийте нові елементи для рекомендацій, знаходячи користувачів із подібними смаками. Навчіться робити рекомендації на основі користувачів і на основі елементів — і розуміти, у якому контексті який підхід варто застосовувати. Використовуйте моделі k-nearest neighbors, щоб скористатися „мудрістю натовпу" й передбачати, як хтось оцінить елемент, з яким ще не стикався.
Зрозумійте, як розрідженість реальних наборів даних впливає на рекомендації. Скористайтеся можливостями факторизації матриць, щоб впоратися з цією розрідженістю. Дослідіть цінність прихованих ознак і використайте їх, щоб краще зрозуміти дані. Нарешті, перевірте виявлені моделі на практиці, навчившись валідувати кожен із опанованих підходів.
Поточна вправа