تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
مرحبًا بك في أنظمة الاقتراح. لقد صممنا هذه الدورة
لتوسيع نطاق معرفتك بأنظمة التوصية وتوضيح
النماذج المختلفة المستخدمة في التوصية، بما في ذلك المصفوفة
التحليل إلى العوامل والشبكات العصبية العميقة.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2024-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["This course provides a comprehensive overview of recommendation systems and their various models, including matrix factorization and deep neural networks."],["Learners will gain an understanding of the key components of recommendation systems, such as candidate generation, scoring, and re-ranking, as well as the use of embeddings."],["The course requires prior knowledge of machine learning concepts and familiarity with linear algebra."],["Upon completion, learners should be able to describe the purpose of recommendation systems and develop a deeper understanding of common techniques used in candidate generation."],["The estimated time commitment for this course is approximately 4 hours."]]],[]]
