Diapositivas de presentación de Powerpoint de TI de sistemas de recomendación
Un recomendador mejora la participación del usuario y aumenta los ingresos comerciales. Tome nuestra plantilla de TI de sistemas de recomendación diseñada con perspicacia. Demuestra los diferentes tipos de técnicas de recomendación, como el filtrado basado en contenido, el filtrado colaborativo y los sistemas de recomendación híbridos. Nuestra plataforma de aplicaciones del motor de recomendación revela los beneficios de implementar recomendadores en varios sectores y su papel en el aumento de la productividad y los ingresos. Además, describe los pasos para construir un motor de recomendaciones y los diferentes tipos de información y comentarios que utilizan. Además, el módulo de tipos de motores de recomendación explica medidas estadísticas para evaluar la precisión de los sistemas de recomendación. Además, nuestro PPT de aplicaciones de técnicas de filtrado contiene secciones sobre el problema del arranque en frío y los desafíos al implementar motores de recomendación y sus soluciones. También ilustra la arquitectura y el funcionamiento de los algoritmos de recomendación utilizados por Amazon, Netflix, YouTube, Spotify y LinkedIn. Por último, el módulo comprende una hoja de ruta, un plan de 30-60-90 días y una lista de verificación para implementar sistemas de recomendación y un tablero para monitorear el desempeño. Obtenga acceso ahora.
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Características de estas diapositivas de presentación de PowerPoint:
Entregue un PPT informativo sobre varios temas mediante el uso de estas diapositivas de presentación de Powerpoint de TI de sistemas de recomendación. Esta plataforma se enfoca e implementa las mejores prácticas de la industria, proporcionando así una vista panorámica del tema. Con noventa y siete diapositivas, diseñadas con imágenes y gráficos de alta calidad, esta plataforma es un paquete completo para usar y descargar. Todas las diapositivas que se ofrecen en este mazo están sujetas a innumerables alteraciones, lo que lo convierte en un profesional en la entrega y la educación. Puede modificar el color de los gráficos, el fondo o cualquier otra cosa según sus necesidades y requisitos. Se adapta a todos los negocios verticales debido a su diseño adaptable.
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Contenido de esta presentación de Powerpoint
Diapositiva 1 : esta diapositiva presenta los sistemas de recomendación (TI). 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 contenido.
Diapositiva 4 : Esta es otra diapositiva que continúa con la Tabla de contenido.
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 los negocios.
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 encabezado de los contenidos que se discutirán 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 basado en contenido.
Diapositiva 17 : Esta diapositiva demuestra el funcionamiento del sistema de recomendación basado en el contenido.
Diapositiva 18 : esta diapositiva muestra el funcionamiento del modelo de recomendación de películas basado en el 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 usar el filtrado basado en contenido en el motor de recomendaciones.
Diapositiva 23 : esta diapositiva habla sobre las desventajas de usar el método de filtrado basado en contenido.
Diapositiva 24 : esta diapositiva indica el encabezado 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 brinda información sobre el filtrado colaborativo basado en la memoria de usuario a usuario.
Diapositiva 30 : esta diapositiva revela el filtrado colaborativo basado en la memoria elemento-elemento.
Diapositiva 31 : esta diapositiva representa las técnicas de recomendación de filtrado colaborativo basadas en la memoria de usuario a usuario y de elemento a 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 de matrices para lograr el filtrado colaborativo basado en modelos.
Diapositiva 35 : Esta diapositiva muestra el enfoque no paramétrico para lograr el filtrado colaborativo basado en modelos.
Diapositiva 36 : Esta diapositiva habla sobre la factorización de matrices y las incrustaciones de redes neuronales.
Diapositiva 37 : Esta diapositiva representa las ventajas 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 los sistemas de recomendación híbridos que se utilizan para proporcionar sugerencias eficientes.
Diapositiva 41 : Esta diapositiva trata sobre la arquitectura del sistema de recomendación híbrida.
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 encabezado de los temas que se cubrirán en la siguiente plantilla.
Diapositiva 47 : Esta diapositiva habla de cuatro pasos para construir un sistema de recomendación.
Diapositiva 48 : Esta diapositiva demuestra 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 enfatiza las medidas estadísticas para evaluar la precisión de los sistemas de recomendación.
Diapositiva 51 : Esta diapositiva presenta los enfoques para configurar un sistema de recomendación en los negocios.
Diapositiva 52 : Esta diapositiva ilustra los métodos para construir un sistema de recomendación efectivo.
Diapositiva 53 : esta diapositiva muestra el título de las ideas que se discutirán 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 encabezado de las ideas que se tratarán más adelante.
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 sobre varios algoritmos utilizados en el sistema de recomendación de Netflix.
Diapositiva 61 : Esta diapositiva incorpora el título de los temas que se discutirán más a fondo.
Diapositiva 62 : Esta diapositiva demuestra el funcionamiento del sistema de recomendación de YouTube.
Diapositiva 63 : Esta diapositiva aclara el encabezado de los componentes que se analizarán a continuación.
Diapositiva 64 : esta diapositiva describe las diversas funciones generadas por el sistema de recomendación que utiliza 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 de arquitectura del curso en LinkedIn Learning.
Diapositiva 70 : esta diapositiva destaca el encabezado 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 tratarán más adelante.
Diapositiva 74 : Esta diapositiva demuestra las mejores prácticas para crear e implementar sistemas de recomendación en los negocios.
Diapositiva 75 : Esta diapositiva presenta el encabezado de las ideas que se discutirán en la siguiente plantilla.
Diapositiva 76 : Esta diapositiva habla sobre las diversas dificultades que se enfrentan al implementar los sistemas de recomendación.
Diapositiva 77 : Esta diapositiva aclara el título de los temas que se discutirán a continuación.
Diapositiva 78 : Esta diapositiva compara las técnicas de filtrado colaborativo y basadas en contenido más utilizadas.
Diapositiva 79 : esta diapositiva incorpora el encabezado 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 los negocios.
Diapositiva 81 : esta diapositiva representa el título de los componentes que se analizarán más adelante.
Diapositiva 82 : Esta diapositiva menciona el plan de 30-60-90 días para implementar el sistema de recomendación.
Diapositiva 83 : Esta diapositiva muestra el encabezado de los temas que se cubrirán a continuación.
Diapositiva 84 : esta diapositiva muestra la línea de tiempo para implementar el motor de recomendaciones en los negocios.
Diapositiva 85 : esta diapositiva indica el título de las ideas que se discutirán más a fondo.
Diapositiva 86 : esta diapositiva representa la hoja de ruta para implementar el motor de recomendaciones.
Diapositiva 87 : esta diapositiva revela el encabezado de los componentes que se cubrirán en la siguiente plantilla.
Diapositiva 88 : Esta diapositiva muestra el tablero para realizar un seguimiento del rendimiento de los sistemas de recomendación.
Diapositiva 89 : esta es la diapositiva de iconos que contiene todos los iconos utilizados en el plan.
Diapositiva 90 : esta diapositiva se utiliza para mostrar información adicional.
Diapositiva 91 : Esta diapositiva aclara la barra personalizada.
Diapositiva 92 : Esta diapositiva ilustra el gráfico de áreas.
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 Nuestro equipo para indicar información relacionada con el equipo.
Diapositiva 96 : Esta es la diapositiva Nuestro objetivo. Indique aquí los objetivos de su organización.
Diapositiva 97 : Esta es la diapositiva de agradecimiento por reconocimiento.
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Utilice nuestras diapositivas de presentación de Powerpoint de TI de Recommender Systems para ayudarlo de manera efectiva a ahorrar su valioso tiempo. Están listos para encajar en cualquier estructura de presentación.
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.
