recommenders-team/recommenders
🏗️ Фреймворкrecommenders-team
Лучшие практики и примеры создания систем рекомендаций на Python.
Репозиторий Recommenders от Microsoft предлагает обширный набор лучших практик и инструментов для создания систем рекомендаций. Он включает реализации различных алгоритмов, таких как Alternating Least Squares (ALS), Neural Collaborative Filtering (NCF) и Wide & Deep Learning, а также утилиты для разделения данных, метрик оценки (RMSE, MAE, точность, полнота) и настройки гиперпараметров. Проект уделяет особое внимание внедрению, предоставляя руководства по развертыванию моделей на Kubernetes и Azure Machine Learning. Также в нем есть набор Jupyter-ноутбуков, которые проводят через весь рабочий процесс — от предварительной обработки данных до обслуживания модели. Библиотека поддерживает как классические методы, так и методы глубокого обучения, что делает ее подходящей как для новичков, так и для экспертов в области систем рекомендаций.
💡Основное
- ├─21,8 тыс. звезд на GitHub, 3,3 тыс. форков
- ├─Лучшие практики для 8+ алгоритмов рекомендаций
- └─Включает Jupyter-ноутбуки и руководство по развертыванию на Kubernetes
🎯Для
- ├─Специалисты по данным
- ├─Инженеры машинного обучения
- └─Исследователи