I sistemi di raccomandazione sono sistemi di apprendimento automatico che aiutano gli utenti a scoprire nuovi prodotti e servizi. Ogni volta che fai acquisti online, un sistema di consigli ti guida verso il prodotto più probabile che potresti acquistare.
Che tipo di apprendimento automatico è un sistema di raccomandazione?
I sistemi di raccomandazione sono una classe importante di algoritmi di apprendimento automatico che offrono suggerimenti "rilevanti" agli utenti. Classificato come filtro collaborativo o un sistema basato sul contenuto, controlla come funzionano questi approcci insieme alle implementazioni da seguire dal codice di esempio.
Il sistema di raccomandazione è un apprendimento supervisionato?
I precedenti algoritmi di raccomandazione sono piuttosto semplici e sono appropriati per piccoli sistemi. Fino a questo momento, consideravamo un problema di raccomandazione come un'attività di apprendimento automatico supervisionata. È tempo di applicare metodi senza supervisione per risolvere il problema.
I sistemi di raccomandazione sono intelligenza artificiale?
I sistemi di raccomandazione utilizzati in questi servizi elettronici personalizzati sono stati istituiti per la prima volta vent'anni fa e sono stati sviluppati utilizzando tecniche e teorie tratte da altri campi dell'intelligenza artificiale (AI) per la profilazione degli utenti e la scoperta delle preferenze.
In che modo l'apprendimento automatico è utile nel sistema di suggerimenti?
I modelli di machine learning utilizzano diversi tipi di algoritmi innovativi per risolvere i problemi di personalizzazione e allo stesso tempo scalare i risultati per un pubblico online in continua crescita. I sistemi di raccomandazione con apprendimento automatico utilizzano dati comportamentali, storici sugli acquisti, sugli interessi e sulle attività degli utenti per prevedere gli articoli preferibili da acquistare