Введение в анализ данных: рекомендательные системы

Видеоэнциклопедия про нейросети, искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение представляет лекцию 17 по теме "Введение в анализ данных: рекомендательные системы". Автором видео является ФКН ВШЭ, проводящая дистанционные занятия.

Рекомендательные системы являются важной частью анализа данных и находят широкое применение в различных сферах, таких как электронная коммерция, социальные сети, медиа и другие. Они помогают предсказывать предпочтения пользователей и рекомендовать им наиболее подходящие товары, услуги или контент.

В данной лекции будут рассмотрены основные принципы работы рекомендательных систем, а также различные подходы и методы их построения. Будут рассмотрены коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация, гибридные методы и другие.

Студенты узнают, как собирать и анализировать данные, необходимые для построения рекомендательных систем, а также как оценивать их эффективность. Будут рассмотрены различные метрики, используемые для оценки качества рекомендаций, такие как точность, полнота, покрытие и диверсификация.

Кроме того, будет рассмотрена проблема холодного старта, которая возникает при работе с новыми пользователями или товарами, и предложены методы ее решения. Будут также затронуты вопросы этики и конфиденциальности при работе с персональными данными пользователей.

Лекция предназначена для студентов и специалистов, интересующихся анализом данных и разработкой рекомендательных систем. Она поможет им разобраться в основных принципах и методах работы этих систем, а также научит применять их на практике.