Das Erstellen, Bereitstellen und Optimieren von Empfehlungssystemen, die Benutzer effektiv ansprechen und sich auf den Geschäftswert auswirken, einschließlich des Umsatzes, ist schwierig. Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Führungskräfte in globalen E-Commerce-, Medien- und On-Demand-Domänen haben erfolgreich Empfehlungssysteme entworfen, erstellt und bereitgestellt, die sich auf den Geschäftswert auswirken. Laden Sie dieses Whitepaper herunter, um Einblicke, bewährte Methoden und Ratschläge aus Experteninterviews zu erhalten und herauszufinden, wie Empfehlungssystemteams mit Vorverarbeitung, Feature-Engineering, Schulungsmodellen, Bewertung von Modellen, Auswahl geeigneter Technologien, Interoperabilität mit Open Source und vielem mehr umgehen.
WHITEPAPER
Bewährte Methoden für Empfehlungssysteme
Sie erhalten Einblicke von Führungskräften und technischen Experten globaler Unternehmen wie The New York Times, Tencent, Meituan, NVIDIA und mehr.
