コースのまとめ
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
ここでは、以下について理解を深めました。
- レコメンデーション システムの目的を説明する。
- 候補生成、スコア付け、再ランキングなど、Recommender システムのコンポーネントを理解します。
- アイテムやクエリをエンベディングで表現する。
- 候補生成でよく使用される手法について、技術的な理解を深めることができます。
- TensorFlow を使用して、レコメンデーションに使用する 2 つのモデル(行列分解とソフトマックス)を開発します。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2023-02-13 UTC。
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