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Anwendungen von Filtertechniken Powerpoint-Präsentationsfolien

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Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien :

Stellen Sie dieses vollständige Deck Ihren Teammitgliedern und anderen Mitarbeitern zur Verfügung. Diese Powerpoint-Präsentationsfolien „Anwendungen von Filtertechniken“ sind mit stilisierten Folien ausgestattet, die verschiedene Konzepte präsentieren, und sind das beste Werkzeug, das Sie verwenden können. Personalisieren Sie den Inhalt und die Grafiken, um es einzigartig und zum Nachdenken anregend zu machen. Alle einundneunzig Folien können bearbeitet und geändert werden. Sie können sie also jederzeit an Ihre Geschäftsumgebung anpassen. Schriftart, Farbe und andere Komponenten liegen ebenfalls in einem bearbeitbaren Format vor, sodass dieses PPT-Design die beste Wahl für Ihre nächste Präsentation ist. Also, jetzt herunterladen.

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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation

Folie 1 : Auf dieser Folie werden Anwendungen von Filtertechniken vorgestellt. Beginnen Sie mit der Angabe Ihres Firmennamens.
Folie 2 : Diese Folie zeigt die Agenda der Präsentation.
Folie 3 : Diese Folie enthält das Inhaltsverzeichnis.
Folie 4 : Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis fortsetzt.
Folie 5 : Diese Folie hebt den Titel der Themen hervor, die weiter behandelt werden sollen.
Folie 6 : Diese Folie gibt einen Überblick über eine Empfehlungsmaschine.
Folie 7 : Auf dieser Folie wird der logische Prozess der Empfehlungssystemtechnologie erläutert.
Folie 8 : Diese Folie beleuchtet die drei Generationen von Empfehlungssystemen.
Folie 9 : Diese Folie stellt das Wachstum der Empfehlungssysteme dar.
Folie 10 : Diese Folie zeigt die Vorteile der Implementierung von Empfehlungssystemen in Unternehmen.
Folie 11 : Auf dieser Folie werden einige Unternehmen vorgestellt, die von der Verwendung von Empfehlungssystemen auf ihren Websites profitiert haben.
Folie 12 : Diese Folie zeigt die Anwendungen von Empfehlungssystemen in verschiedenen Sektoren.
Folie 13 : Diese Folie enthält die Überschrift für den Inhalt, der als Nächstes besprochen wird.
Folie 14 : Auf dieser Folie werden die Arten und Anwendungen von Empfehlungssystemtechniken erwähnt.
Folie 15 : Auf dieser Folie wird der Titel der Ideen erläutert, die in der folgenden Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 16 : Diese Folie stellt die Grundidee des inhaltsbasierten Empfehlungssystems dar.
Folie 17 : Diese Folie demonstriert die Funktionsweise eines inhaltsbasierten Empfehlungssystems.
Folie 18 : Diese Folie zeigt die Funktionsweise des inhaltsbasierten Filmempfehlungsmodells.
Folie 19 : Auf dieser Folie geht es um die Idee hinter den inhaltsbasierten Empfehlungssystemen.
Folie 20 : Diese Folie stellt das Konzept des artikelzentrierten Bayes'schen Klassifikators dar.
Folie 21 : Diese Folie demonstriert das Konzept der benutzerzentrierten linearen Regression.
Folie 22 : Auf dieser Folie werden die Vorteile der Verwendung inhaltsbasierter Filter in der Empfehlungsmaschine erläutert.
Folie 23 : Auf dieser Folie werden die Nachteile der Verwendung einer inhaltsbasierten Filtermethode erläutert.
Folie 24 : Diese Folie gibt die Überschrift für die Ideen an, die in der kommenden Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 25 : Diese Folie stellt die Grundidee hinter der kollaborativen Filterempfehlungstechnik dar.
Folie 26 : Diese Folie zeigt die Techniken zum Aufbau eines CF-Systems – neuronale kollaborative Filterung.
Folie 27 : Auf dieser Folie geht es um die Technik zum Aufbau eines kollaborativen Filtersystems.
Folie 28 : Diese Folie konzentriert sich auf speicherbasierte kollaborative Filtertechniken.
Folie 29 : Diese Folie bietet Informationen zur speicherbasierten kollaborativen Benutzer-Benutzer-Filterung.
Folie 30 : Diese Folie zeigt die auf dem Speicher von Elementen basierende kollaborative Filterung.
Folie 31 : Diese Folie stellt die auf Benutzer-Benutzer- und Element-Element-Speicher basierenden Empfehlungstechniken für die kollaborative Filterung dar.
Folie 32 : Auf dieser Folie werden die verschiedenen modellbasierten kollaborativen Filteransätze beschrieben.
Folie 33 : Auf dieser Folie werden die modellbasierten kollaborativen Filtertechniken fortgesetzt.
Folie 34 : Diese Folie demonstriert die Methode der Matrixfaktorisierung, um eine modellbasierte kollaborative Filterung zu erreichen.
Folie 35 : Diese Folie zeigt den nichtparametrischen Ansatz zur Erzielung einer modellbasierten kollaborativen Filterung.
Folie 36 : Auf dieser Folie geht es um die Matrixfaktorisierung und Einbettung neuronaler Netze.
Folie 37 : Diese Folie stellt die Vor- und Nachteile der kollaborativen Filtermethode für Empfehlungen dar.
Folie 38 : Diese Folie zeigt den Titel der Komponenten, die weiter besprochen werden sollen.
Folie 39 : Diese Folie zeigt die Einführung in die Hybrid-Empfehlungssystem-Technologie.
Folie 40 : Diese Folie beleuchtet das Systemdesign für hybride Empfehlungssysteme, die zur Bereitstellung effizienter Vorschläge verwendet werden.
Folie 41 : Diese Folie befasst sich mit der Systemarchitektur des hybriden Empfehlungssystems.
Folie 42 : Auf dieser Folie werden die verschiedenen Ansätze hybrider Empfehlungssysteme erläutert.
Folie 43 : Dies ist eine weitere Folie, die die verschiedenen Ansätze hybrider Empfehlungssysteme fortsetzt.
Folie 44 : Diese Folie führt die verschiedenen Ansätze hybrider Empfehlungssysteme weiter aus.
Folie 45 : Diese Folie zeigt die Vor- und Nachteile des Hybrid-Empfehlungssystems.
Folie 46 : Diese Folie präsentiert die Überschrift für die Themen, die in der folgenden Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 47 : Auf dieser Folie werden vier Schritte zum Aufbau eines Empfehlungssystems erläutert.
Folie 48 : Diese Folie zeigt die verschiedenen Arten von Informationen, die von Empfehlungssystemen verwendet werden.
Folie 49 : Auf dieser Folie werden verschiedene Arten von Rückmeldungen hervorgehoben, die von Empfehlungssystemen verwendet werden.
Folie 50 : Diese Folie konzentriert sich auf die statistischen Maßnahmen zur Bewertung der Genauigkeit von Empfehlungssystemen.
Folie 51 : Auf dieser Folie werden Ansätze zur Einrichtung eines Empfehlungssystems in Unternehmen vorgestellt.
Folie 52 : Diese Folie veranschaulicht die Methoden zum Aufbau eines effektiven Empfehlungssystems.
Folie 53 : Auf dieser Folie wird der Titel der Ideen angezeigt, die in der nächsten Vorlage besprochen werden sollen.
Folie 54 : Auf dieser Folie geht es um die Art und Weise, wie Amazon künstliche Intelligenz nutzt, um personalisierte Empfehlungen bereitzustellen.
Folie 55 : Diese Folie stellt die Funktionsweise des Empfehlungssystems von Amazon dar.
Folie 56 : Auf dieser Folie werden die Hybridalgorithmen erwähnt, die vom Empfehlungssystem von Amazon verwendet werden.
Folie 57 : Diese Folie zeigt die Überschrift der Ideen, die weiter behandelt werden sollen.
Folie 58 : Diese Folie veranschaulicht den schrittweisen Arbeitsablauf des Empfehlungssystems von Netflix.
Folie 59 : Auf dieser Folie geht es um die Entwicklung von Netflix nach der effizienten Nutzung des Konzepts der Filmempfehlung.
Folie 60 : Auf dieser Folie geht es um verschiedene Algorithmen, die im Empfehlungssystem von Netflix verwendet werden.
Folie 61 : Diese Folie enthält den Titel für die Themen, die weiter besprochen werden sollen.
Folie 62 : Diese Folie zeigt die Funktionsweise des Empfehlungssystems von YouTube.
Folie 63 : Diese Folie erläutert die Überschrift der Komponenten, die als Nächstes besprochen werden sollen.
Folie 64 : Auf dieser Folie werden die verschiedenen Funktionen beschrieben, die das von Spotify verwendete Empfehlungssystem generiert.
Folie 65 : Auf dieser Folie werden die im Spotify-Empfehlungssystem verwendeten Techniken vorgestellt.
Folie 66 : Diese Folie zeigt den Titel für die Inhalte, die in der folgenden Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 67 : Diese Folie zeigt den Arbeitsablauf der Personalvermittlersuche auf LinkedIn.
Folie 68 : Diese Folie zeigt die Architektur der LinkedIn-Recruiter-Suchtechnik.
Folie 69 : Diese Folie führt die Architektur der Kursempfehlungen auf LinkedIn Learning fort.
Folie 70 : Diese Folie hebt die Überschrift der Themen hervor, die in der kommenden Vorlage besprochen werden sollen.
Folie 71 : Auf dieser Folie geht es um das größte Kaltstartproblem, das bei der Implementierung einiger Empfehlungstechniken auftritt.
Folie 72 : Auf dieser Folie werden die Lösungen zur Minimierung des Kaltstartproblems aufgeführt.
Folie 73 : Auf dieser Folie wird der Titel für die Ideen erwähnt, die weiter behandelt werden sollen.
Folie 74 : Diese Folie zeigt die Best Practices für die Erstellung und Implementierung von Empfehlungssystemen in Unternehmen.
Folie 75 : Diese Folie präsentiert die Überschrift für die Ideen, die in der folgenden Vorlage besprochen werden sollen.
Folie 76 : Auf dieser Folie geht es um die verschiedenen Schwierigkeiten bei der Implementierung von Empfehlungssystemen.
Folie 77 : Auf dieser Folie wird der Titel der Themen erläutert, die als Nächstes besprochen werden sollen.
Folie 78 : Diese Folie vergleicht die am häufigsten verwendeten inhaltsbasierten und kollaborativen Filtertechniken.
Folie 79 : Diese Folie enthält die Überschrift für die Inhalte, die in der kommenden Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 80 : Auf dieser Folie wird die Checkliste für die Bereitstellung einer Empfehlungs-Engine in Unternehmen beschrieben.
Folie 81 : Diese Folie stellt den Titel für die Komponenten dar, die weiter besprochen werden sollen.
Folie 82 : Auf dieser Folie wird der 30-60-90-Tage-Plan für die Implementierung des Empfehlungssystems erwähnt.
Folie 83 : Diese Folie zeigt die Überschrift der als nächstes behandelten Themen.
Folie 84 : Diese Folie zeigt den Zeitplan für die Implementierung einer Empfehlungs-Engine in Unternehmen.
Folie 85 : Diese Folie gibt den Titel der Ideen an, die weiter besprochen werden sollen.
Folie 86 : Diese Folie stellt die Roadmap für die Bereitstellung der Empfehlungs-Engine dar.
Folie 87 : Diese Folie zeigt die Überschrift für die Komponenten, die in der folgenden Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 88 : Diese Folie zeigt das Dashboard, um die Leistung von Empfehlungssystemen zu verfolgen.
Folie 89 : Dies ist die Icons-Folie, die alle im Plan verwendeten Icons enthält.
Folie 90 : Diese Folie dient zur Präsentation einiger zusätzlicher Informationen.
Folie 91 : Diese Folie erläutert die benutzerdefinierte Leiste.
Folie 92 : Diese Folie veranschaulicht das Flächendiagramm.
Folie 93 : Diese Folie enthält die wichtigen Hinweise.
Folie 94 : Dies ist die Folie zur Ideengenerierung, um neue Ideen zu fördern.
Folie 95 : Dies ist unsere Teamfolie zur Angabe teambezogener Informationen.
Folie 96 : Das ist unsere Zielfolie. Geben Sie hier Ihre Organisationsziele an.
Folie 97 : Dies ist die Dankesfolie für die Danksagung.

FAQs

A recommendation engine is a technology that provides personalized suggestions to users based on their preferences, behavior, and interactions with a system or platform.

Recommender systems can be classified into three generations: content-based filtering, collaborative filtering, and hybrid systems, each with its unique approach to making recommendations.

Implementing recommender systems in business can lead to increased customer engagement, higher conversion rates, improved user satisfaction, and better retention rates.

Recommender systems find applications in various sectors, such as e-commerce, entertainment, social media, music streaming, job recruitment, online learning platforms, etc.

Hybrid recommender systems combine multiple recommendation techniques, benefiting from the strengths of each while trying to overcome their respective weaknesses. However, building and maintaining hybrid systems can be complex and resource-intensive.

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