Diapositives de présentation Powerpoint des systèmes de recommandation IT
Un recommandeur améliore l'engagement des utilisateurs et augmente les revenus de l'entreprise. Saisissez notre modèle informatique de systèmes de recommandation conçu avec perspicacité. Il illustre les différents types de techniques de recommandation, comme le filtrage basé sur le contenu, le filtrage collaboratif et les systèmes de recommandation hybrides. Notre plate-forme d'applications de moteur de recommandation révèle les avantages de la mise en œuvre de recommandations dans divers secteurs et leur rôle dans l'augmentation de la productivité et des revenus. En outre, il décrit les étapes de construction d'un moteur de recommandation et les différents types d'informations et de commentaires utilisés par ceux-ci. En outre, le module sur les types de moteurs de recommandation explique les mesures statistiques permettant d'évaluer la précision des systèmes de recommandation. De plus, nos applications des techniques de filtrage PPT contiennent des sections sur le problème du démarrage à froid et les défis lors de la mise en œuvre des moteurs de recommandation et de leurs solutions. Il illustre également l'architecture et le fonctionnement des algorithmes de recommandation utilisés par Amazon, Netflix, YouTube, Spotify et LinkedIn. Enfin, le module comprend une feuille de route, un plan de 30-60-90 jours et une liste de contrôle pour la mise en œuvre des systèmes de recommandation, et un tableau de bord pour surveiller les performances. Accédez maintenant.
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Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :
Fournissez un PPT informatif sur divers sujets en utilisant ces diapositives de présentation Powerpoint de Recommender Systems IT. Cette plate-forme se concentre et met en œuvre les meilleures pratiques de l'industrie, offrant ainsi une vue d'ensemble du sujet. Entouré de quatre-vingt-dix-sept diapositives, conçues à l'aide de visuels et de graphiques de haute qualité, ce jeu est un package complet à utiliser et à télécharger. Toutes les diapositives proposées dans ce jeu sont sujettes à d'innombrables modifications, ce qui fait de vous un pro de la livraison et de l'éducation. Vous pouvez modifier la couleur des graphiques, de l'arrière-plan ou de toute autre chose selon vos besoins et vos exigences. Il convient à toutes les entreprises verticales en raison de sa disposition adaptable.
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Contenu de cette présentation Powerpoint
Diapositive 1 : Cette diapositive présente les systèmes de recommandation (IT). Commencez par indiquer le nom de votre entreprise.
Diapositive 2 : Cette diapositive illustre l'ordre du jour de la présentation.
Diapositive 3 : Cette diapositive intègre la table des matières.
Diapositive 4 : Ceci est encore une autre diapositive qui continue la table des matières.
Diapositive 5 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à traiter plus en détail.
Diapositive 6 : Cette diapositive présente la vue d'ensemble d'un moteur de recommandation.
Diapositive 7 : Cette diapositive indique le processus logique de la technologie du système de recommandation.
Diapositive 8 : Cette diapositive met en évidence les trois générations de systèmes de recommandation.
Diapositive 9 : Cette diapositive représente la croissance des systèmes de recommandation.
Diapositive 10 : Cette diapositive présente les avantages de la mise en œuvre de systèmes de recommandation dans les entreprises.
Diapositive 11 : Cette diapositive présente quelques entreprises qui ont bénéficié de l'utilisation de systèmes de recommandation sur leurs sites Web.
Diapositive 12 : Cette diapositive présente les applications des systèmes de recommandation dans différents secteurs.
Diapositive 13 : Cette diapositive comprend le titre du contenu qui sera discuté ensuite.
Diapositive 14 : Cette diapositive mentionne les types et les applications des techniques du système de recommandation.
Diapositive 15 : Cette diapositive explique le titre des idées à couvrir dans le modèle suivant.
Diapositive 16 : Cette diapositive représente l'idée de base derrière le système de recommandation de base de contenu.
Diapositive 17 : Cette diapositive illustre le fonctionnement du système de recommandation basé sur le contenu.
Diapositive 18 : Cette diapositive montre le fonctionnement du modèle de recommandation de films basé sur le contenu.
Diapositive 19 : Cette diapositive présente l'idée derrière les systèmes de recommandation basés sur le contenu.
Diapositive 20 : Cette diapositive illustre le concept de classificateur bayésien centré sur les items.
Diapositive 21 : Cette diapositive illustre le concept de régression linéaire centrée sur l'utilisateur.
Diapositive 22 : cette diapositive présente les avantages de l'utilisation du filtrage basé sur le contenu dans le moteur de recommandation.
Diapositive 23 : Cette diapositive présente les inconvénients de l'utilisation de la méthode de filtrage basée sur le contenu.
Diapositive 24 : Cette diapositive indique le titre des idées à couvrir dans le modèle à venir.
Diapositive 25 : Cette diapositive représente l'idée de base derrière la technique de recommandation de filtrage collaboratif.
Diapositive 26 : Cette diapositive présente les techniques de construction d'un système CF - Filtrage collaboratif neuronal.
Diapositive 27 : Cette diapositive présente la technique de construction d'un système de filtrage collaboratif.
Diapositive 28 : Cette diapositive se concentre sur les techniques de filtrage collaboratif basées sur la mémoire.
Diapositive 29 : Cette diapositive fournit des informations sur le filtrage collaboratif basé sur la mémoire utilisateur-utilisateur.
Diapositive 30 : Cette diapositive révèle le filtrage collaboratif basé sur la mémoire élément-élément.
Diapositive 31 : Cette diapositive représente les techniques de recommandation de filtrage collaboratif utilisateur-utilisateur et article-article basées sur la mémoire.
Diapositive 32 : Cette diapositive présente les différentes approches de filtrage collaboratif basées sur des modèles.
Diapositive 33 : Cette diapositive poursuit les techniques de filtrage collaboratif basées sur un modèle.
Diapositive 34 : Cette diapositive illustre la méthode de factorisation matricielle pour réaliser un filtrage collaboratif basé sur un modèle.
Diapositive 35 : Cette diapositive présente l'approche non paramétrique pour réaliser un filtrage collaboratif basé sur un modèle.
Diapositive 36 : Cette diapositive traite de la factorisation matricielle et des intégrations des réseaux de neurones.
Diapositive 37 : Cette diapositive représente les avantages et les inconvénients de la méthode de filtrage collaboratif de la recommandation.
Diapositive 38 : Cette diapositive illustre le titre des composants à discuter plus en détail.
Diapositive 39 : Cette diapositive présente l'introduction à la technologie du système de recommandation hybride.
Diapositive 40 : Cette diapositive met en évidence la conception du système pour les systèmes de recommandation hybrides utilisés pour fournir des suggestions efficaces.
Diapositive 41 : Cette diapositive traite de l'architecture du système de recommandation hybride.
Diapositive 42 : Cette diapositive présente les différentes approches des systèmes de recommandation hybrides.
Diapositive 43 : Ceci est encore une autre diapositive poursuivant les différentes approches des systèmes de recommandation hybrides.
Diapositive 44 : Cette diapositive poursuit les différentes approches des systèmes de recommandation hybrides.
Diapositive 45 : Cette diapositive présente les avantages et les inconvénients du système de recommandation hybride.
Diapositive 46 : Cette diapositive présente l'en-tête des sujets à traiter dans le modèle suivant.
Diapositive 47 : Cette diapositive présente quatre étapes pour créer un système de recommandation.
Diapositive 48 : Cette diapositive présente les différents types d'informations utilisées par les systèmes de recommandation.
Diapositive 49 : Cette diapositive met en évidence plusieurs types de rétroactions utilisées par les systèmes de recommandation.
Diapositive 50 : Cette diapositive met l'accent sur les mesures statistiques pour évaluer l'exactitude des systèmes de recommandation.
Diapositive 51 : Cette diapositive présente les Approches pour mettre en place un système de recommandation en entreprise.
Diapositive 52 : Cette diapositive illustre les méthodes pour construire un système de recommandation efficace.
Diapositive 53 : cette diapositive affiche le titre des idées à discuter dans le modèle suivant.
Diapositive 54 : Cette diapositive explique comment Amazon utilise l'intelligence artificielle pour fournir des recommandations personnalisées.
Diapositive 55 : Cette diapositive représente le fonctionnement du système de recommandation d'Amazon.
Diapositive 56 : Cette diapositive mentionne les algorithmes hybrides utilisés par le système de recommandation d'Amazon.
Diapositive 57 : Cette diapositive illustre l'en-tête des idées à traiter plus en détail.
Diapositive 58 : Cette diapositive illustre le flux de travail étape par étape du système de recommandation de Netflix.
Diapositive 59 : Cette diapositive présente l'évolution de Netflix après avoir utilisé efficacement le concept de recommandation de films.
Diapositive 60 : Cette diapositive présente divers algorithmes utilisés dans le système de recommandation de Netflix.
Diapositive 61 : Cette diapositive incorpore le titre des sujets à discuter plus en détail.
Diapositive 62 : cette diapositive illustre le fonctionnement du système de recommandation de YouTube.
Diapositive 63 : Cette diapositive explique l'en-tête des composants à discuter ensuite.
Diapositive 64 : Cette diapositive présente les différentes fonctionnalités générées par le système de recommandation utilisé par Spotify.
Diapositive 65 : Cette diapositive présente les techniques utilisées dans le système de recommandation Spotify.
Diapositive 66 : Cette diapositive révèle le titre du contenu à couvrir dans le modèle suivant.
Diapositive 67 : Cette diapositive illustre le flux de travail de la recherche de recruteurs de LinkedIn.
Diapositive 68 : Cette diapositive décrit l'architecture de la technique de recherche de recruteurs de LinkedIn.
Diapositive 69 : Cette diapositive poursuit l'architecture des recommandations de cours sur LinkedIn Learning.
Diapositive 70 : Cette diapositive met en évidence l'en-tête des sujets à aborder dans le modèle à venir.
Diapositive 71 : Cette diapositive présente le principal problème de démarrage à froid rencontré lors de la mise en œuvre de certaines techniques de recommandation.
Diapositive 72 : Cette diapositive indique les solutions pour minimiser le problème de démarrage à froid.
Diapositive 73 : Cette diapositive mentionne le titre des idées à traiter plus en détail.
Diapositive 74 : Cette diapositive présente les meilleures pratiques pour créer et mettre en œuvre des systèmes de recommandation en entreprise.
Diapositive 75 : Cette diapositive présente l'en-tête des idées à discuter dans le modèle suivant.
Diapositive 76 : Cette diapositive présente les différentes difficultés rencontrées lors de la mise en œuvre des systèmes de recommandation.
Diapositive 77 : Cette diapositive explique le titre des sujets à aborder ensuite.
Diapositive 78 : Cette diapositive compare les techniques de filtrage basées sur le contenu et collaboratives les plus utilisées.
Diapositive 79 : Cette diapositive intègre l'en-tête du contenu à couvrir dans le modèle à venir.
Diapositive 80 : Cette diapositive présente la liste de contrôle pour le déploiement du moteur de recommandation en entreprise.
Diapositive 81 : Cette diapositive représente le titre des composants à discuter plus en détail.
Diapositive 82 : Cette diapositive mentionne le plan de 30-60-90 jours pour la mise en œuvre du système de recommandation.
Diapositive 83 : Cette diapositive illustre l'en-tête des sujets à aborder ensuite.
Diapositive 84 : Cette diapositive présente la chronologie de mise en œuvre du moteur de recommandation dans les entreprises.
Diapositive 85 : Cette diapositive indique le titre des idées à discuter plus en détail.
Diapositive 86 : Cette diapositive représente la feuille de route pour le déploiement du moteur de recommandation.
Diapositive 87 : Cette diapositive révèle l'en-tête des composants à couvrir dans le modèle suivant.
Diapositive 88 : Cette diapositive montre le tableau de bord permettant de suivre les performances des systèmes de recommandation.
Diapositive 89 : Il s'agit de la diapositive Icônes contenant toutes les icônes utilisées dans le plan.
Diapositive 90 : Cette diapositive est utilisée pour présenter des informations supplémentaires.
Diapositive 91 : cette diapositive explique la barre personnalisée.
Diapositive 92 : Cette diapositive illustre le graphique en aires.
Diapositive 93 : Cette diapositive comprend les notes importantes.
Diapositive 94 : Il s'agit de la diapositive Génération d'idées pour encourager de nouvelles idées.
Diapositive 95 : Il s'agit de la diapositive Notre équipe pour indiquer les informations relatives à l'équipe.
Diapositive 96 : Voici la diapositive Notre objectif. Indiquez ici vos objectifs organisationnels.
Diapositive 97 : Ceci est la diapositive de remerciement pour la reconnaissance.
Recommender Systems IT Powerpoint Presentation Slides avec les 102 diapositives :
Utilisez nos diapositives de présentation PowerPoint sur les systèmes de recommandation pour vous aider efficacement à gagner un temps précieux. Ils sont prêts à l'emploi pour s'adapter à n'importe quelle structure de présentation.
FAQs
A recommendation engine is a type of software system that uses algorithms and data to provide personalized recommendations to users.
There are three generations of recommender systems: content-based filtering, collaborative filtering, and hybrid systems that combine both approaches.
Implementing recommender systems can lead to increased customer engagement, loyalty, and satisfaction, as well as improved sales and revenue.
Content-based filtering relies on the features of items and the preferences of users, while collaborative filtering uses the preferences of other users to make recommendations.
Amazon and Netflix use advanced recommender systems to provide users personalized product and content recommendations based on their browsing and viewing histories, ratings, and other data points.
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The ease of modifying templates is just superb! Also, the vast collection offers plenty of options to choose from.
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The Designed Graphic are very professional and classic.
