Aplicações de técnicas de filtragem Slides de apresentação em Powerpoint
Um recomendador aumenta o envolvimento do usuário e aumenta a receita do negócio. Obtenha nosso modelo de aplicativos de técnicas de filtragem cuidadosamente projetado. Ele demonstra os diferentes tipos de técnicas de recomendação, como filtragem baseada em conteúdo, filtragem colaborativa e sistemas de recomendação híbridos. Nosso conjunto de aplicações do mecanismo de recomendação revela os benefícios da implementação de recomendadores em vários setores e seu papel no aumento da produtividade e da receita. Além disso, descreve as etapas para construir um mecanismo de recomendação e os diferentes tipos de informações e feedback utilizados por eles. Além disso, o módulo de tipos de motores de recomendação explica medidas estatísticas para avaliar a precisão dos sistemas de recomendação. Além disso, nossas aplicações de técnicas de filtragem PPT contêm seções sobre o problema de partida a frio e os desafios durante a implementação de mecanismos de recomendação e suas soluções. Também ilustra a arquitetura e o funcionamento dos algoritmos de recomendação usados pela Amazon, Netflix, YouTube, Spotify e LinkedIn. Por último, o módulo compreende um roteiro, um plano de 30-60-90 dias e uma lista de verificação para implementação de sistemas de recomendação e um painel para monitorar o desempenho. Obtenha acesso agora.
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Conteúdo desta apresentação em PowerPoint
Slide 1 : Este slide apresenta aplicações de técnicas de filtragem. Comece informando o nome da sua empresa.
Slide 2 : Este slide mostra a agenda da apresentação.
Slide 3 : Este slide incorpora o Índice.
Slide 4 : Este é mais um slide que continua o Índice.
Slide 5 : Este slide destaca o título dos tópicos a serem abordados mais detalhadamente.
Slide 6 : Este slide descreve a visão geral de um mecanismo de recomendação.
Slide 7 : Este slide apresenta o processo lógico da tecnologia do sistema de recomendação.
Slide 8 : Este slide destaca as três gerações de sistemas de recomendação.
Slide 9 : Este slide representa o crescimento dos sistemas de recomendação.
Slide 10 : Este slide mostra os benefícios da implementação de sistemas de recomendação nos negócios.
Slide 11 : Este slide apresenta algumas empresas que se beneficiaram com o uso de sistemas de recomendação em seus sites.
Slide 12 : Este slide mostra as aplicações de sistemas de recomendação em diferentes setores.
Slide 13 : Este slide inclui o cabeçalho do conteúdo a ser discutido a seguir.
Slide 14 : Este slide menciona os tipos e aplicações de técnicas de sistema de recomendação.
Slide 15 : Este slide elucida o título das ideias a serem abordadas no modelo a seguir.
Slide 16 : Este slide representa a ideia básica por trás do sistema de recomendação baseado em conteúdo.
Slide 17 : Este slide demonstra o funcionamento do sistema de recomendação baseado em conteúdo.
Slide 18 : Este slide mostra o funcionamento do modelo de recomendação de filmes baseado em conteúdo.
Slide 19 : Este slide fala sobre a ideia por trás dos sistemas de recomendação baseados em conteúdo.
Slide 20 : Este slide retrata o conceito de classificador Bayesiano centrado em itens.
Slide 21 : Este slide demonstra o conceito de regressão linear centrada no usuário.
Slide 22 : Este slide descreve os benefícios do uso de filtragem baseada em conteúdo no mecanismo de recomendação.
Slide 23 : Este slide fala sobre as desvantagens de usar o método de filtragem baseada em conteúdo.
Slide 24 : Este slide indica o título das ideias a serem abordadas no próximo modelo.
Slide 25 : Este slide representa a ideia básica por trás da técnica de recomendação de filtragem colaborativa.
Slide 26 : Este slide exibe as técnicas para construir um sistema CF - Filtragem colaborativa neural.
Slide 27 : Este slide fala sobre a técnica para construção de sistema de filtragem colaborativa.
Slide 28 : Este slide enfoca técnicas de filtragem colaborativa baseadas em memória.
Slide 29 : Este slide fornece informações sobre a filtragem colaborativa baseada na memória usuário-usuário.
Slide 30 : Este slide revela a filtragem colaborativa baseada na memória item-item.
Slide 31 : Este slide representa as técnicas de recomendação de filtragem colaborativa baseadas em memória de usuário-usuário e item-item.
Slide 32 : Este slide descreve as diversas abordagens de filtragem colaborativa baseada em modelos.
Slide 33 : Este slide dá continuidade às técnicas de filtragem colaborativa baseadas em modelo.
Slide 34 : Este slide demonstra o método de fatoração de matriz para obter filtragem colaborativa baseada em modelo.
Slide 35 : Este slide mostra a abordagem não paramétrica para obter filtragem colaborativa baseada em modelo.
Slide 36 : Este slide fala sobre a fatoração de matrizes e incorporações de redes neurais.
Slide 37 : Este slide representa as vantagens e desvantagens do método de recomendação de filtragem colaborativa.
Slide 38 : Este slide mostra o título dos componentes a serem discutidos mais detalhadamente.
Slide 39 : Este slide revela a introdução à tecnologia de sistema de recomendação híbrido.
Slide 40 : Este slide destaca o design do sistema para sistemas de recomendação híbridos usados para fornecer sugestões eficientes.
Slide 41 : Este slide trata da arquitetura do sistema de recomendação híbrida.
Slide 42 : Este slide apresenta as diferentes abordagens dos sistemas de recomendação híbridos.
Slide 43 : Este é mais um slide que dá continuidade às diferentes abordagens dos sistemas de recomendação híbridos.
Slide 44 : Este slide dá continuidade às diferentes abordagens dos sistemas de recomendação híbridos.
Slide 45 : Este slide apresenta as vantagens e desvantagens do sistema de recomendação híbrido.
Slide 46 : Este slide apresenta o título dos tópicos a serem abordados no modelo a seguir.
Slide 47 : Este slide fala sobre quatro etapas para construir um sistema de recomendação.
Slide 48 : Este slide demonstra os diferentes tipos de informações usadas pelos sistemas de recomendação.
Slide 49 : Este slide destaca vários tipos de feedback usados pelos sistemas de recomendação.
Slide 50 : Este slide enfatiza as medidas estatísticas para avaliar a precisão dos sistemas de recomendação.
Slide 51 : Este slide apresenta as abordagens para configurar o sistema de recomendação nos negócios.
Slide 52 : Este slide ilustra os métodos para construir um sistema de recomendação eficaz.
Slide 53 : Este slide exibe o título das ideias a serem discutidas no próximo modelo.
Slide 54 : Este slide fala sobre as maneiras pelas quais a Amazon usa inteligência artificial para fornecer recomendações personalizadas.
Slide 55 : Este slide representa o funcionamento do sistema de recomendação da Amazon.
Slide 56 : Este slide menciona os algoritmos híbridos usados pelo sistema de recomendação da Amazon.
Slide 57 : Este slide mostra o título das ideias que serão abordadas mais adiante.
Slide 58 : Este slide ilustra o fluxo de trabalho passo a passo do sistema de recomendação da Netflix.
Slide 59 : Este slide fala sobre a evolução da Netflix após utilizar com eficiência o conceito de recomendação de filmes.
Slide 60 : Este slide fala sobre vários algoritmos usados no sistema de recomendação da Netflix.
Slide 61 : Este slide incorpora o título dos tópicos a serem discutidos mais detalhadamente.
Slide 62 : Este slide demonstra o funcionamento do sistema de recomendação do YouTube.
Slide 63 : Este slide elucida o cabeçalho dos componentes a serem discutidos a seguir.
Slide 64 : Este slide descreve os vários recursos gerados pelo sistema de recomendação usado pelo Spotify.
Slide 65 : Este slide apresenta as técnicas utilizadas no sistema de recomendação Spotify.
Slide 66 : Este slide revela o título do conteúdo a ser abordado no modelo a seguir.
Slide 67 : Este slide demonstra o fluxo de trabalho da busca de recrutadores do LinkedIn.
Slide 68 : Este slide retrata a arquitetura da técnica de busca de recrutadores do LinkedIn.
Slide 69 : Este slide dá continuidade às recomendações de arquitetura de cursos no LinkedIn Learning.
Slide 70 : Este slide destaca o título dos tópicos a serem discutidos no próximo modelo.
Slide 71 : Este slide fala sobre o principal problema de inicialização a frio enfrentado durante a implementação de algumas técnicas de recomendação.
Slide 72 : Este slide apresenta as soluções para minimizar o problema de partida a frio.
Slide 73 : Este slide menciona o título das ideias a serem abordadas mais detalhadamente.
Slide 74 : Este slide demonstra as melhores práticas para criação e implementação de sistemas de recomendação nos negócios.
Slide 75 : Este slide apresenta o título das ideias a serem discutidas no modelo a seguir.
Slide 76 : Este slide fala sobre as diversas dificuldades enfrentadas durante a implementação de sistemas de recomendação.
Slide 77 : Este slide elucida o título dos tópicos a serem discutidos a seguir.
Slide 78 : Este slide compara as técnicas de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo mais utilizadas.
Slide 79 : Este slide incorpora o título do conteúdo a ser abordado no próximo modelo.
Slide 80 : Este slide descreve a lista de verificação para implantação do mecanismo de recomendação nos negócios.
Slide 81 : Este slide representa o título dos componentes a serem discutidos mais detalhadamente.
Slide 82 : Este slide menciona o plano de 30-60-90 dias para implementação do sistema de recomendação.
Slide 83 : Este slide mostra o título dos tópicos a serem abordados a seguir.
Slide 84 : Este slide mostra o cronograma para implementar o mecanismo de recomendação nos negócios.
Slide 85 : Este slide indica o título das ideias a serem discutidas mais detalhadamente.
Slide 86 : Este slide representa o roteiro para implantação do mecanismo de recomendação.
Slide 87 : Este slide revela o título dos componentes a serem abordados no modelo a seguir.
Slide 88 : Este slide mostra o painel para acompanhar o desempenho dos sistemas de recomendação.
Slide 89 : Este é o slide de Ícones que contém todos os Ícones usados no plano.
Slide 90 : Este slide é usado para apresentar algumas informações adicionais.
Slide 91 : Este slide elucida a barra Personalizada.
Slide 92 : Este slide ilustra o gráfico de áreas.
Slide 93 : Este slide inclui as notas importantes.
Slide 94 : Este é o slide de geração de ideias para incentivar novas ideias.
Slide 95 : Este é o slide da nossa equipe para apresentar informações relacionadas à equipe.
Slide 96 : Este é o slide Nosso objetivo. Declare seus objetivos organizacionais aqui.
Slide 97 : Este é o slide de agradecimento pelo reconhecimento.
Aplicações de técnicas de filtragem Slides de apresentação em PowerPoint com todos os 96 slides:
Use nossos aplicativos de técnicas de filtragem de slides de apresentação em PowerPoint para ajudá-lo a economizar seu valioso tempo de maneira eficaz. Eles estão prontos para caber em qualquer estrutura de apresentação.
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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“There is so much choice. At first, it seems like there isn't but you have to just keep looking, there are endless amounts to explore.”
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