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추천 시스템 모범 사례

New York Times, Tencent, Meituan, NVIDIA 등 글로벌 기업의 리더와 기술 전문가로부터 인사이트를 얻으십시오.

실용적인 인사이트와 조언 알아보기

사용자를 효과적으로 참여시키고 수익을 포함한 비즈니스 가치에 영향을 미치는 추천 시스템을 구축, 배포 및 최적화하는 것은 어려운 일입니다. 글로벌 전자 상거래, 미디어 및 주문형 도메인 내에서 데이터 사이언티스트, 기계 학습 엔지니어 및 리드가 비즈니스 가치에 영향을 미치는 추천 시스템을 성공적으로 설계, 구축 및 배포했습니다. 이 자료를 다운로드하여 전문가 인터뷰에서 인사이트, 모범 사례 및 조언을 얻고 추천 시스템 팀이 전처리, 기능 엔지니어링, 교육 모델, 모델 평가, 통합할 적절한 기술 선택, 오픈 소스와의 상호 운용성 등을 처리하는 방법에 대해 알아보십시오. 

인터뷰에 참여한 주요 리더들과 전문가들은 다음과 같습니다.

Monica Rogati

AI 및 데이터 사이언스 고문, 당신이 알고 있는 LinkedIn의 "People You Know" 기능의 첫 번째 ML 모델 크리에이터

Xiangting Kong

Tencent 전문 엔지니어

Chris Wiggins

New York Times 수석 데이터 사이언티스트

Jun Huang

Meituan 수석 기술 전문가

Felipe Contratres

Magalu(Magazine Luiza) 개인화 부족 지도자

Vinny DeGenova

Wayfair 데이터 사이언스 부이사 - 검색 & 추천

Even Oldridge

NVIDIA의 NVIDIA Merlin™ 엔지니어링 리드

Kannan Achan

Walmart Global Tech 수석 이사 -
개인화 및 추천

추천 시스템 약력

제작 내 추천 시스템

추천 시스템을 만든 사람들을 포함하여 1970년대부터 현재까지의 진화를 보여주는 추천 시스템의 약력을 확인하십시오.

글로벌 추천 시스템에 대한 최신 동향

동향

전자 상거래, 미디어, 뉴스, 온디맨드 등 글로벌 추천 시스템에 대한 최신 동향에 대해 알아보십시오.

추천 시스템 사례

모범 사례

추천을 최적화하기 위해 하는 작업을 포함하여 업계 리더의 추천 시스템 사례에 대해 알아보십시오.

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