Mejores prácticas de los sistemas de recomendación

Conoce las ideas de líderes y expertos técnicos de compañías globales como The New York Times, Tencent, Meituan, NVIDIA y más.

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Descubre ideas y consejos prácticos

Construir, implementar y optimizar sistemas de recomendación que involucren efectivamente a los usuarios y afecten al valor comercial, incluidos los ingresos, es difícil. Los científicos de datos, los ingenieros de aprendizaje automático y los líderes dentro del comercio electrónico global, los medios y los dominios bajo demanda han diseñado, construido e implementado con éxito sistemas de recomendación que afectan al valor comercial. Descarga este documento para obtener información, prácticas recomendadas y consejos de entrevistas con expertos y descubre cómo los equipos de sistemas de recomendación manejan el preprocesamiento, la ingeniería de características, los modelos de formación, la evaluación de modelos, la selección de las tecnologías apropiadas para integrar, la interoperabilidad con el código abierto y más.

Algunos líderes y expertos destacados entrevistados incluyen:

Mónica Rogati

Asesor de IA y ciencia de datos, Creador del primer Modelo de ML para la función"People You Know"de LinkedIn

Xiangting Kong

Ingeniero experto, Tencent

Chris Wiggins

Científico jefe de datos, The New York Times

Jun Huang

Experto Técnico Senior, Meituan

Felipe Contratres

Líder de la tribu de personalización, Magalu (Revista Luiza)

Vinny DeGenova

Director asociado de ciencia de datos - Búsqueda y recomendaciones, Wayfair

Even Oldridge

Líder de ingeniería NVIDIA Merlin™, NVIDIA

Sistemas de recomendación en la fabricación

Lee una breve historia de los sistemas de recomendación, incluidas las personas que los crearon, que ilustra la evolución desde la década de 1970 hasta el presente.

¿Cuáles son las tendencias?

Conoce las últimas tendencias para sistemas de recomendación global en comercio electrónico, medios, noticias, bajo demanda y más.

Prácticas recomendadas

Escuche a los líderes de la industria sobre sus prácticas de sistemas de recomendación, incluido lo que hacen para optimizar a los recomendadores.

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