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Slides de apresentação em Powerpoint de sistemas de recomendação

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Recursos desses slides de apresentação do PowerPoint:

Entregue um PPT informativo sobre vários tópicos usando os slides de apresentação do Powerpoint de TI do Recommender Systems. Este deck concentra e implementa as melhores práticas do setor, fornecendo assim uma visão panorâmica do assunto. Abrangendo noventa e sete slides, projetados com recursos visuais e gráficos de alta qualidade, este deck é um pacote completo para usar e baixar. Todos os slides oferecidos neste deck estão sujeitos a inúmeras alterações, tornando você um profissional em transmitir e educar. Você pode modificar a cor dos gráficos, plano de fundo ou qualquer outra coisa de acordo com suas necessidades e requisitos. Adapta-se a todos os negócios verticais devido ao seu layout adaptável.

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Conteúdo desta apresentação em Powerpoint

Slide 1 : Este slide apresenta os Sistemas de Recomendação (TI). Comece informando o nome da sua empresa.
Slide 2 : Este slide descreve a Agenda da apresentação.
Slide 3 : Este slide incorpora o sumário.
Slide 4 : Este é mais um slide que dá continuidade ao sumário.
Slide 5 : Este slide destaca o título dos tópicos a serem abordados posteriormente.
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 websites.
Slide 12 : Este slide mostra as aplicações dos sistemas de recomendação em diferentes setores.
Slide 13 : Este slide inclui o Título do Conteúdo a ser discutido a seguir.
Slide 14 : Este slide menciona os Tipos e aplicações das técnicas do 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 filme 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 no item.
Slide 21 : Este slide demonstra o conceito de regressão linear centrada no usuário.
Slide 22 : Este slide descreve os benefícios do uso da filtragem baseada em conteúdo no mecanismo de recomendação.
Slide 23 : Este slide fala sobre as desvantagens de usar o método de filtragem baseado 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 construir um sistema de filtragem colaborativa.
Slide 28 : Este slide se concentra nas técnicas de filtragem colaborativa baseadas em memória.
Slide 29 : Este slide fornece informações sobre a filtragem colaborativa baseada em 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 baseada em memória de usuário-usuário e item-item.
Slide 32 : Este slide descreve as várias abordagens de filtragem colaborativa baseadas em modelo.
Slide 33 : Este slide continua as técnicas de filtragem colaborativa com base 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 alcançar a 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 descreve o título dos componentes a serem discutidos posteriormente.
Slide 39 : Este slide revela a introdução à tecnologia de sistema de recomendação híbrida.
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 de sistemas de recomendação híbridos.
Slide 43 : Este é mais um slide dando continuidade às Diferentes abordagens de sistemas de recomendação híbridos.
Slide 44 : Este slide dá continuidade às Diferentes abordagens de sistemas de recomendação híbridos.
Slide 45 : Este slide mostra as vantagens e desvantagens do sistema de recomendação híbrido.
Slide 46 : Este slide apresenta o Título para os 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 informação usados pelos sistemas de recomendação.
Slide 49 : Este slide destaca vários tipos de feedbacks usados por 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 como 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 fala sobre os algoritmos híbridos usados pelo sistema de recomendação da Amazon.
Slide 57 : Este slide descreve o título das ideias a serem abordadas posteriormente.
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 a utilização eficiente do 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 posteriormente.
Slide 62 : Este slide demonstra o funcionamento do sistema de recomendação do YouTube.
Slide 63 : Este slide elucida o Título 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 do 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 pesquisa de recrutadores do LinkedIn.
Slide 68 : Este slide retrata a arquitetura da técnica de pesquisa de recrutador do LinkedIn.
Slide 69 : Este slide dá continuidade às recomendações do curso Arquitetura 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 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 posteriormente.
Slide 74 : Este slide demonstra as melhores práticas para criar e implementar 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 várias dificuldades enfrentadas na 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 baseadas em conteúdo e colaborativas mais usadas.
Slide 79 : Este slide incorpora o Título para o Conteúdo a ser abordado no próximo modelo.
Slide 80 : Este slide descreve a lista de verificação para implantar o mecanismo de recomendação nos negócios.
Slide 81 : Este slide representa o Título dos Componentes a serem discutidos posteriormente.
Slide 82 : Este slide menciona o plano de 30-60-90 dias para implementar o sistema de recomendação.
Slide 83 : Este slide descreve o título dos tópicos a serem abordados a seguir.
Slide 84 : Este slide mostra a linha do tempo para implementar o mecanismo de recomendação nos negócios.
Slide 85 : Este slide indica o Título para as Ideias a serem discutidas posteriormente.
Slide 86 : Este slide representa o roteiro para implantar o mecanismo de recomendação.
Slide 87 : Este slide revela o título dos componentes a serem cobertos 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 dos Ícones contendo todos os Ícones usados no plano.
Slide 90 : Este slide é usado para mostrar algumas informações adicionais.
Slide 91 : Este slide elucida a barra personalizada.
Slide 92 : Este slide ilustra o gráfico de área.
Slide 93 : Este slide inclui as observações importantes.
Slide 94 : Este é o slide de geração de ideias para encorajar 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.

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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    by Devin Daniels

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