Системы называются именно как рекомендательные, т.е. на ваше усмотрение: хотите принимайте рекомендацию, хотите не принимайте (хотите верьте, хотите нет). Проблема в том, что системы построенные по принципу "машинного обучения" на данных НЕ способны пояснить (обосновать) пользователю свою рекомендацию (ответ), т.е. почему именно такой "товар", а не другой. То есть они не являются в полном смысле интеллектуальными. Представленную лектором матрицу "клиенты-товары" в некотором смысле можно рассматривать как таблицу решений. Самым простым (без "заморачивания") способом будет представление ее ввиде реляционной схемы базы данных состоящей из 3-ех таблиц: клиенты, товары и клиенты-товары. Отношения между клиентами и товарами (в определении реляционной БД) будут "многие ко многим": для одного клиента несколько товаров и один товар для нескольких клиентов. Такая структура будет самой простой и без всяких "дырок".
Круто! Спасибо за библиотеки)
Рады, что вам понравилось!
Очень полезное видео. Спасибо большое за доклад!
Спасибо
Системы называются именно как рекомендательные, т.е. на ваше усмотрение: хотите принимайте рекомендацию, хотите не принимайте (хотите верьте, хотите нет). Проблема в том, что системы построенные по принципу "машинного обучения" на данных НЕ способны пояснить (обосновать) пользователю свою рекомендацию (ответ), т.е. почему именно такой "товар", а не другой. То есть они не являются в полном смысле интеллектуальными. Представленную лектором матрицу "клиенты-товары" в некотором смысле можно рассматривать как таблицу решений. Самым простым (без "заморачивания") способом будет представление ее ввиде реляционной схемы базы данных состоящей из 3-ех таблиц: клиенты, товары и клиенты-товары. Отношения между клиентами и товарами (в определении реляционной БД) будут "многие ко многим": для одного клиента несколько товаров и один товар для нескольких клиентов. Такая структура будет самой простой и без всяких "дырок".
татары?
код напишите че ты нам презентацией тычешь