Рекомендательные системы на основе SVD алгоритма

Рекомендательные системы являются неотъемлемой частью современного мира онлайн-сервисов. Они помогают нам выбирать фильмы, музыку, товары и многое другое, основываясь на наших предпочтениях и поведении. Одним из самых популярных алгоритмов, используемых в рекомендательных системах, является SVD (Singular Value Decomposition) алгоритм.

В этом видео, представленном OTUS Онлайн - образование, мы погрузимся в мир рекомендательных систем и изучим SVD алгоритм. Мы узнаем, как работает этот алгоритм, какие данные он использует и какие преимущества он предоставляет.

SVD алгоритм основан на математическом методе разложения матрицы на три компонента: сингулярные значения, левые сингулярные векторы и правые сингулярные векторы. Этот алгоритм позволяет нам снизить размерность данных и выделить наиболее значимые факторы, которые влияют на рекомендации.

Мы рассмотрим примеры применения SVD алгоритма в реальных задачах, таких как рекомендации фильмов и музыки. Вы узнаете, какие данные необходимы для обучения модели и какие метрики используются для оценки качества рекомендаций.

После просмотра этого видео вы получите полное представление о рекомендательных системах на основе SVD алгоритма. Вы сможете применить полученные знания в своих проектах и улучшить качество рекомендаций в своих сервисах.

Не упустите возможность узнать больше о рекомендательных системах и SVD алгоритме. Посмотрите это увлекательное видео на сайте DeepX.ru - Видео про ИИ и нейросети, где вы найдете множество интересных видео о нейросетях, искусственном интеллекте, машинном и глубоком обучении.