Les systèmes de recommandation sont des systèmes d'apprentissage automatique qui aident les utilisateurs à découvrir de nouveaux produits et services. Chaque fois que vous magasinez en ligne, un système de recommandation vous guide vers le produit le plus susceptible d'être acheté.
Quel type de machine learning est un système de recommandation ?
Les systèmes de recommandation constituent une classe importante d'algorithmes d'apprentissage automatique qui proposent des suggestions "pertinentes" aux utilisateurs. Catégorisé comme filtrage collaboratif ou système basé sur le contenu, découvrez comment ces approches fonctionnent avec les implémentations à suivre à partir de l'exemple de code.
Le système de recommandation est-il un apprentissage supervisé ?
Les algorithmes de recommandation précédents sont plutôt simples et conviennent aux petits systèmes. Jusqu'à présent, nous considérions un problème de recommandation comme une tâche d'apprentissage automatique supervisée. Il est temps d'appliquer des méthodes non supervisées pour résoudre le problème.
Les systèmes de recommandation sont-ils des intelligences artificielles ?
Les systèmes de recommandation utilisés dans ces e-services personnalisés ont été établis pour la première fois il y a vingt ans et ont été développés en employant des techniques et des théories tirées d'autres domaines de l'intelligence artificielle (IA) pour le profilage des utilisateurs et la découverte des préférences.
En quoi le machine learning est-il utile dans le système de recommandation ?
Les modèles d'apprentissage automatique utilisent différents types d'algorithmes innovants pour résoudre des problèmes de personnalisation tout en adaptant les résultats à une audience en ligne toujours plus nombreuse. Les systèmes de recommandation avec apprentissage automatique utilisent les données comportementales, historiques d'achat, d'intérêt et d'activité des utilisateurs pour prédire les articles préférables à acheter
