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Mejores Prácticas de Sistemas de Recomendación

Obtenga información de los líderes y expertos técnicos de empresas globales como The New York Times, Tencent, Meituan, NVIDIA y más.

Descubra Ideas y Consejos Prácticos

Es difícil crear, implementar y optimizar sistemas de recomendación que atraigan a los usuarios de manera efectiva e impacten en el valor comercial, incluidos los ingresos. Los científicos de datos, los ingenieros de machine learning y los clientes potenciales dentro del comercio electrónico global, los medios y los dominios bajo demanda han diseñado, construido e implementado con éxito sistemas de recomendación que impactan el valor comercial. Descargue este whitepaper para obtener información, mejores prácticas y consejos de entrevistas con expertos y descubra cómo los equipos de sistemas de recomendación manejan el preprocesamiento, la ingeniería de funciones, los modelos de capacitación, 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:

Monica Rogati

Asesor de IA y Ciencia de Datos, Creador del Primer Modelo de Machine Learning 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 Personalización de la Tribu, Magalu (Magazine Luiza)

Vinny DeGenova

Director Asociado de Ciencia de Datos - Búsqueda y Recomendaciones, Wayfair

Even Oldridge

Líder de Ingeniería de NVIDIA Merlin™, NVIDIA

Kannan Achan

Director Sénior - Personalización y Recomendaciones,
Walmart Global Tech

Sistemas de Recomendación en Desarrollo

Sistemas de Recomendación en Desarrollo

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

¿Qué es Tendencia?

¿Qué es Tendencia?

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

Mejores Prácticas

Mejores Prácticas

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

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