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Aplicaciones de técnicas de filtrado Diapositivas de presentación de PowerPoint

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Características de estas diapositivas de presentación de PowerPoint:

Entregue esta plataforma completa a los miembros de su equipo y otros colaboradores. Acompañada de diapositivas estilizadas que presentan varios conceptos, estas diapositivas de presentación de PowerPoint sobre aplicaciones de técnicas de filtrado son la mejor herramienta que puede utilizar. Personalice su contenido y gráficos para hacerlo único y estimulante. Las noventa y una diapositivas son editables y modificables, así que siéntete libre de ajustarlas a tu entorno empresarial. La fuente, el color y otros componentes también vienen en un formato editable, lo que hace que este diseño PPT sea la mejor opción para su próxima presentación. Entonces, descárgalo ahora.

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  • IT , Artificial Intelligence

Contenido de esta presentación de Powerpoint

Diapositiva 1 : esta diapositiva presenta las aplicaciones de técnicas de filtrado. Comience indicando el nombre de su empresa.
Diapositiva 2 : esta diapositiva muestra la agenda de la presentación.
Diapositiva 3 : esta diapositiva incorpora la tabla de contenidos.
Diapositiva 4 : Esta es otra diapositiva que continúa la tabla de contenidos.
Diapositiva 5 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se tratarán más a fondo.
Diapositiva 6 : esta diapositiva describe la descripción general de un motor de recomendaciones.
Diapositiva 7 : esta diapositiva establece el proceso lógico de la tecnología del sistema de recomendación.
Diapositiva 8 : esta diapositiva destaca las tres generaciones de sistemas de recomendación.
Diapositiva 9 : esta diapositiva representa el crecimiento de los sistemas de recomendación.
Diapositiva 10 : esta diapositiva muestra los beneficios de implementar sistemas de recomendación en las empresas.
Diapositiva 11 : esta diapositiva presenta algunas empresas que se han beneficiado del uso de sistemas de recomendación en sus sitios web.
Diapositiva 12 : esta diapositiva muestra las aplicaciones de los sistemas de recomendación en diferentes sectores.
Diapositiva 13 : esta diapositiva incluye el título del contenido que se analizará a continuación.
Diapositiva 14 : esta diapositiva menciona los tipos y aplicaciones de las técnicas del sistema de recomendación.
Diapositiva 15 : esta diapositiva aclara el título de las ideas que se cubrirán en la siguiente plantilla.
Diapositiva 16 : esta diapositiva representa la idea básica detrás del sistema de recomendación de base de contenido.
Diapositiva 17 : esta diapositiva demuestra el funcionamiento del sistema de recomendación basado en contenido.
Diapositiva 18 : esta diapositiva muestra el funcionamiento del modelo de recomendación de películas basado en contenido.
Diapositiva 19 : esta diapositiva habla sobre la idea detrás de los sistemas de recomendación basados en contenido.
Diapositiva 20 : esta diapositiva muestra el concepto de clasificador bayesiano centrado en elementos.
Diapositiva 21 : esta diapositiva demuestra el concepto de regresión lineal centrada en el usuario.
Diapositiva 22 : esta diapositiva describe los beneficios de utilizar el filtrado basado en contenido en el motor de recomendaciones.
Diapositiva 23 : esta diapositiva habla sobre las desventajas de utilizar un método de filtrado basado en contenido.
Diapositiva 24 : Esta diapositiva indica el título de las ideas que se cubrirán en la próxima plantilla.
Diapositiva 25 : esta diapositiva representa la idea básica detrás de la técnica de recomendación de filtrado colaborativo.
Diapositiva 26 : esta diapositiva muestra las técnicas para construir un sistema CF: filtrado colaborativo neuronal.
Diapositiva 27 : esta diapositiva habla sobre la técnica para construir un sistema de filtrado colaborativo.
Diapositiva 28 : esta diapositiva se centra en las técnicas de filtrado colaborativo basadas en la memoria.
Diapositiva 29 : esta diapositiva proporciona información sobre el filtrado colaborativo basado en la memoria usuario-usuario.
Diapositiva 30 : esta diapositiva revela el filtrado colaborativo basado en memoria de elemento-elemento.
Diapositiva 31 : esta diapositiva representa las técnicas de recomendación de filtrado colaborativo basadas en memoria usuario-usuario y elemento-elemento.
Diapositiva 32 : esta diapositiva describe los diversos enfoques de filtrado colaborativo basados en modelos.
Diapositiva 33 : esta diapositiva continúa con las técnicas de filtrado colaborativo basadas en modelos.
Diapositiva 34 : esta diapositiva demuestra el método de factorización matricial para lograr un filtrado colaborativo basado en modelos.
Diapositiva 35 : esta diapositiva muestra el enfoque no paramétrico para lograr un filtrado colaborativo basado en modelos.
Diapositiva 36 : esta diapositiva habla sobre la factorización matricial y la incorporación de redes neuronales.
Diapositiva 37 : esta diapositiva representa los beneficios y desventajas del método de recomendación de filtrado colaborativo.
Diapositiva 38 : esta diapositiva muestra el título de los componentes que se analizarán más a fondo.
Diapositiva 39 : esta diapositiva revela la Introducción a la tecnología del sistema de recomendación híbrido.
Diapositiva 40 : esta diapositiva destaca el diseño del sistema para sistemas de recomendación híbridos utilizados para proporcionar sugerencias eficientes.
Diapositiva 41 : esta diapositiva trata sobre la arquitectura del sistema de recomendación híbrido.
Diapositiva 42 : esta diapositiva establece los diferentes enfoques de los sistemas de recomendación híbridos.
Diapositiva 43 : Esta es otra diapositiva que continúa con los diferentes enfoques de los sistemas de recomendación híbridos.
Diapositiva 44 : esta diapositiva continúa con los diferentes enfoques de los sistemas de recomendación híbridos.
Diapositiva 45 : esta diapositiva muestra las ventajas y desventajas del sistema de recomendación híbrido.
Diapositiva 46 : esta diapositiva presenta el título de los temas que se cubrirán en la siguiente plantilla.
Diapositiva 47 : esta diapositiva habla de cuatro pasos para crear un sistema de recomendación.
Diapositiva 48 : esta diapositiva muestra los diferentes tipos de información que utilizan los sistemas de recomendación.
Diapositiva 49 : esta diapositiva destaca varios tipos de comentarios utilizados por los sistemas de recomendación.
Diapositiva 50 : esta diapositiva hace hincapié en las medidas estadísticas para evaluar la precisión de los sistemas de recomendación.
Diapositiva 51 : esta diapositiva presenta los enfoques para configurar el sistema de recomendación en las empresas.
Diapositiva 52 : esta diapositiva ilustra los métodos para crear un sistema de recomendación eficaz.
Diapositiva 53 : esta diapositiva muestra el título de las ideas que se analizarán en la siguiente plantilla.
Diapositiva 54 : esta diapositiva habla sobre las formas en que Amazon utiliza la inteligencia artificial para brindar recomendaciones personalizadas.
Diapositiva 55 : esta diapositiva representa el funcionamiento del sistema de recomendaciones de Amazon.
Diapositiva 56 : esta diapositiva menciona los algoritmos híbridos utilizados por el sistema de recomendación de Amazon.
Diapositiva 57 : esta diapositiva muestra el título de las ideas que se abordarán más a fondo.
Diapositiva 58 : esta diapositiva ilustra el flujo de trabajo paso a paso del sistema de recomendación de Netflix.
Diapositiva 59 : esta diapositiva habla sobre la evolución de Netflix después de utilizar de manera eficiente el concepto de recomendación de películas.
Diapositiva 60 : esta diapositiva habla de varios algoritmos utilizados en el sistema de recomendación de Netflix.
Diapositiva 61 : esta diapositiva incorpora el título de los temas que se analizarán más a fondo.
Diapositiva 62 : esta diapositiva demuestra el funcionamiento del sistema de recomendaciones de YouTube.
Diapositiva 63 : esta diapositiva aclara el título de los componentes que se analizarán a continuación.
Diapositiva 64 : esta diapositiva describe las diversas funciones generadas por el sistema de recomendación utilizado por Spotify.
Diapositiva 65 : esta diapositiva presenta las técnicas utilizadas en el sistema de recomendación de Spotify.
Diapositiva 66 : esta diapositiva revela el título de los contenidos que se cubrirán en la siguiente plantilla.
Diapositiva 67 : esta diapositiva demuestra el flujo de trabajo de la búsqueda de reclutadores de LinkedIn.
Diapositiva 68 : esta diapositiva muestra la arquitectura de la técnica de búsqueda de reclutadores de LinkedIn.
Diapositiva 69 : esta diapositiva continúa con las recomendaciones del curso Arquitectura de LinkedIn Learning.
Diapositiva 70 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se discutirán en la próxima plantilla.
Diapositiva 71 : esta diapositiva habla sobre el principal problema de arranque en frío experimentado al implementar algunas técnicas de recomendación.
Diapositiva 72 : esta diapositiva indica las soluciones para minimizar el problema del arranque en frío.
Diapositiva 73 : esta diapositiva menciona el título de las ideas que se abordarán más a fondo.
Diapositiva 74 : esta diapositiva muestra las mejores prácticas para crear e implementar sistemas de recomendación en las empresas.
Diapositiva 75 : esta diapositiva presenta el título de las ideas que se analizarán en la siguiente plantilla.
Diapositiva 76 : esta diapositiva habla de las diversas dificultades que se enfrentan al implementar sistemas de recomendación.
Diapositiva 77 : esta diapositiva aclara el título de los temas que se analizarán a continuación.
Diapositiva 78 : esta diapositiva compara las técnicas de filtrado colaborativo y basadas en contenido más utilizadas.
Diapositiva 79 : esta diapositiva incorpora el título de los contenidos que se cubrirán en la próxima plantilla.
Diapositiva 80 : esta diapositiva describe la lista de verificación para implementar el motor de recomendaciones en las empresas.
Diapositiva 81 : esta diapositiva representa el título de los componentes que se analizarán más a fondo.
Diapositiva 82 : Esta diapositiva menciona el plan de 30-60-90 días para implementar el sistema de recomendación.
Diapositiva 83 : esta diapositiva muestra el título de los temas que se tratarán a continuación.
Diapositiva 84 : esta diapositiva muestra el cronograma para implementar el motor de recomendaciones en las empresas.
Diapositiva 85 : esta diapositiva indica el título de las ideas que se analizarán más a fondo.
Diapositiva 86 : esta diapositiva representa la hoja de ruta para implementar el motor de recomendaciones.
Diapositiva 87 : esta diapositiva revela el título de los componentes que se cubrirán en la siguiente plantilla.
Diapositiva 88 : esta diapositiva muestra el panel para realizar un seguimiento del rendimiento de los sistemas de recomendación.
Diapositiva 89 : esta es la diapositiva de íconos que contiene todos los íconos utilizados en el plan.
Diapositiva 90 : esta diapositiva se utiliza para mostrar información adicional.
Diapositiva 91 : esta diapositiva explica la barra personalizada.
Diapositiva 92 : esta diapositiva ilustra el gráfico de Área.
Diapositiva 93 : esta diapositiva incluye las notas importantes.
Diapositiva 94 : Esta es la diapositiva de generación de ideas para fomentar nuevas ideas.
Diapositiva 95 : Esta es la diapositiva de Nuestro equipo para indicar información relacionada con el equipo.
Diapositiva 96 : Esta es la diapositiva de Nuestro objetivo. Indique aquí sus objetivos organizacionales.
Diapositiva 97 : Esta es la diapositiva de agradecimiento por el reconocimiento.

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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