Машинное обучение: рекомендательные системы. Лекция К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Видео расположено на сайте DeepX.ru - Видео про ИИ и нейросети.

Тема сайта: Видеоэнциклопедия про нейросети, искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение.

Машинное обучение является одной из ключевых областей искусственного интеллекта, и рекомендательные системы являются одним из его важных приложений. В этой лекции К.В. Воронцов, эксперт в области машинного обучения и профессор Школы анализа данных Яндекса, рассказывает о принципах и методах рекомендательных систем.

Лекция начинается с обзора основных понятий и задач, связанных с рекомендациями. Вы узнаете, какие типы данных используются в рекомендательных системах и какие методы машинного обучения применяются для их анализа. К.В. Воронцов подробно объясняет, как работают коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация и гибридные подходы.

Далее лектор рассказывает о различных методах оценки качества рекомендаций и проблемах, с которыми сталкиваются разработчики рекомендательных систем. Вы узнаете о проблеме холодного старта, проблеме разреженности данных и проблеме персонализации рекомендаций.

К.В. Воронцов также обсуждает некоторые практические аспекты реализации рекомендательных систем, включая выбор алгоритмов, обработку больших объемов данных и учет контекста. Он также рассказывает о некоторых актуальных исследованиях и тенденциях в области рекомендательных систем.

Эта лекция представляет интерес для всех, кто интересуется машинным обучением, искусственным интеллектом и применением этих технологий в реальных задачах. Вы получите фундаментальные знания о рекомендательных системах и узнаете, как они работают на практике.