Recommender System Principles Technologies And Enterprise Applications A Practical Deep Dive For Business Pros And AI Fans Looking To Level Up Industry Tech For Modern Biz Embracing Data Driven Personalization And Smart Automation Across Sectors
UPC:
✔️ Édition en un volume, 261 pages, anglais, analyses basées sur les données
Ce livre propose une plongée pratique et orientée industrie dans les systèmes de recommandation, couvrant les modules essentiels de la compréhension du contenu au classement, avec un accent sur le déploiement en entreprise et des cas d’usage concrets. Il est idéal pour les professionnels des systèmes de recommandation, de la publicité computationnelle et de la recherche, ainsi que pour les étudiants en IA, informatique et génie logiciel cherchant une base solide en personnalisation moderne pilotée par les données et en automatisation intelligente dans divers secteurs.
✅ Pages : 261
✅ Langue : anglais
✅ Date de sortie : 2025-02-06
✅ Sujets principaux : compréhension du contenu, profilage utilisateur, rappel, classement, reclassement
✅ Technologies couvertes : apprentissage par renforcement, inférence causale
✅ Public : professionnels et étudiants en IA, informatique et génie logiciel
✅ Focus : défis du démarrage à froid et de la correction des biais
💡 Quelle est une approche pratique pour mettre en œuvre des systèmes de recommandation d’entreprise en milieu professionnel ? Une approche efficace combine des bases solides de données avec une livraison évolutive.
- Qualité des données et gouvernance pour des résultats fiables - Architecture modulaire avec des modules clés comme la compréhension du contenu, le profilage utilisateur, le rappel et le classement - Surveillance des biais, dérives et boucles de rétroaction - Expérimentation contrôlée et déploiement progressif pour minimiser les risques