Что означает встраивание дополнительной информации в модели рекомендательных систем?
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов в данной области, формирование практических навыков и развитие аналитического мышления. Рассматриваются современные подходы, инструменты и технологии, применяемые в профессиональной деятельности. Особое внимание уделяется решению реальных задач, работе с кейсами и развитию компетенций, востребованных на рынке. Программа включает теоретические модули, практические задания и проекты для закрепления материала. Подходит для студентов и специалистов, желающих углубить знания и расширить профессиональные возможности.
Варианты ответа:
- Уменьшение количества используемых признаков
- Использование дополнительной информации о пользователях, объектах или контексте
- Увеличение сложности алгоритма
- Использование только явных оценок
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какой метод объединяет прогнозы нескольких рекомендательных алгоритмов для повышения точности и устойчивости системы?
- Какой критерий используется для выбора лучшего признака при построении деревьев решений в алгоритме CART?
- В чем преимущество использования глубокого обучения для рекомендательных систем?
- Какое утверждение верно относительно PureSVD?
- В каком из перечисленных случаев особенно полезны факторизационные машины?