Erinnern Sie sich an unser Whitepaper "Leitfaden für Empfehlungssysteme. Implementierung von maschinellem Lernen in Unternehmen " aus der Mitte des letzten Jahres? Unser Datenwissenschaftler Michal Stawikowski hat Ihnen einen hervorragenden Überblick über die Problematik der Empfehlungssysteme gegeben. In seinem Beitrag haben wir das Thema sowohl von der geschäftlichen Seite her analysiert als auch in die technischen Details eingetaucht. Außerdem haben wir ein Beispiel für ein vierstufiges Empfehlungssystem vorgestellt, bei dem die Ergebnisse in aufeinanderfolgenden Schritten abgerufen, gefiltert, gescannt und sortiert werden. Außerdem erfahren Sie, was QuickStart ML Blueprints sind und wie sie Datenwissenschaftlern und Ingenieuren bei der Entwicklung von Empfehlungssystemen helfen können. Laden Sie das Whitepaper hier herunter.
Personalisierte Nachrichtenempfehlungssysteme
Verfasst von
Adam Cierlik
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