Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль



Download 14,23 Mb.
Pdf ko'rish
bet492/779
Sana14.06.2022
Hajmi14,23 Mb.
#671946
TuriКнига
1   ...   488   489   490   491   492   493   494   495   ...   779
Bog'liq
Гудфеллоу Я , Бенджио И , Курвилль А Глубокое обучение

402 

 
Приложения
12.5. Другие приложения
В этом разделе мы рассмотрим еще несколько приложений глубокого обучения, по-
мимо описанных выше стандартных задач распознавания объектов, распознавания 
речи и обработки естественных языков. В третьей части книги мы добавим к этому 
перечню задачи, пока еще не вышедшие из стадии исследования.
12.5.1. Рекомендательные системы
Одно из основных семейств приложений машинного обучения к информационным 
технологиям – возможность давать рекомендации потенциальным пользователям 
или заказчикам товаров и услуг. Можно выделить два типа приложений: онлайновая 
реклама и рекомендация продуктов (зачастую рекомендации преследуют ту же цель: 
продать продукт). В обоих случаях требуется предсказать ассоциацию между поль-
зователем и продуктом – для того чтобы предсказать либо вероятность некоторого 
действия (покупки продукта или какого-то эквивалента этому действию), либо ожи-
даемую выгоду (которая может зависеть от ценности продукта) от показа рекламного 
объявления или рекомендации продукта пользователю. В настоящее время Интернет 
финансируется в значительной мере за счет различных видов онлайновой рекламы. 
Многие отрасли экономики зависят от покупок через Интернет. Такие компании, как 
Amazon и eBay, применяют машинное обучение, в т. ч. глубокое, для рекомендова-
ния своих товаров и услуг. Иногда речь вообще не идет о продаже чего-либо. В ка-
честве примеров можно назвать отбор сообщений, отображаемых в новостной ленте 
со циальной сети, рекомендование фильмов, анекдотов, советов специалистов, подбор 
партнеров для видеоигр или паросочетания в сервисах знакомств.
Часто проблема ассоциации рассматривается как задача обучения с учителем: зная 
какую-то информацию о продукте и пользователе, предсказать тот или иной вариант 
выражения заинтересованности (переход пользователем по ссылке, ввод рейтинга, 
нажатие на кнопку «Нравится», покупка продукта, трата какой-то суммы денег на 
продукт, переход на страницу с описанием продукта и т. д.). Часто все сводится либо 
к задаче регрессии (предсказать ожидаемое значение при некоторых условиях), либо 
к задаче вероятностной классификации (предсказать условную вероятность дискрет-
ного события).
Ранние работы по рекомендательным системам опирались на минимальную вход-
ную информацию для предсказаний: идентификатор пользователя и идентификатор 
продукта. В этом контексте для обобщения можно полагаться только на сходство 
между паттернами значений целевой переменной для разных пользователей или раз-
ных продуктов. Предположим, что пользователям 1 и 2 нравятся продукты A, B и C. 
Отсюда можно сделать вывод, что у пользователей 1 и 2 схожие вкусы. Если пользо-
вателю 1 нравится продукт D, то велики шансы, что он понравится и пользователю 2. 
Алгоритмы, основанные на этой идее, называются 

Download 14,23 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   488   489   490   491   492   493   494   495   ...   779




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish