Melhores Práticas para os Sistemas de Recomendação

Aprenda ideias de líderes e especialistas técnicos em empresas globais, como The New York Times, Tencent, Meituan, NVIDIA e muito mais.

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Descubra Idéias Práticas e Conselhos

Construir, implantar e otimizar sistemas de recomendação que efetivamente envolvam os usuários e impactem o valor do negócio, incluindo receita, é difícil. Cientistas de dados, engenheiros de machine learning e líderes em domínios globais de comércio eletrônico, mídia e sob demanda projetaram, construíram e implantaram sistemas de recomendação que impactam o valor do negócio. Faça download deste whitepaper para obter insights, práticas recomendadas e conselhos de entrevistas com especialistas e descobrir como as equipes de sistemas de recomendação lidam com pré-processamento, engenharia de recursos, modelos de treinamento, modelos de avaliação, seleção de tecnologias apropriadas para integração, interoperabilidade com código aberto e muito mais.

Alguns líderes e especialistas entrevistados incluem:

Monica Rogati

Conselheiro de AI e Ciência de Dados, Criador do Primeiro Modelo de ML para o Recurso "People You Know" do LinkedIn

Xiangting Kong

Engenheiro Especialista, Tencent

Chris Wiggins

Cientista-Chefe de Dados, The New York Times

Jun Huang

Especialista Técnico Sênior, Meituan

Felipe Contratres

Líder da Tribo de Personalização, Magalu (Magazine Luiza)

Vinny DeGenova

Diretor Associado de Ciência de Dados - Pesquisa e Recomendações, Wayfair

Even Oldridge

Líder de Engenharia NVIDIA Merlin™, NVIDIA

Kannan Achan

Diretor Sênior - Personalização e Recomendações,
Walmart Global Tech

Sistemas de Recomendação em Construção

Leia uma breve história dos sistemas de recomendação, incluindo as pessoas que os construíram, ilustrando a evolução dos anos 1970 até o presente.

Quais São as Tendências

Aprenda sobre as tendências mais recentes para sistemas de recomendação global em e-commerce, mídia, notícias, sob demanda e muito mais.

Melhores Práticas

Ouça os líderes do setor sobre suas práticas de sistemas de recomendação, incluindo o que eles fazem para otimizar os recomendadores.

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