recommendation-system

Mejores prácticas en sistemas de recomendación

OpenVINO™ es un kit de herramientas de código abierto para optimizar y desplegar inferencia de IA

Guía de entrevistas de aprendizaje profundo (incluye matemáticas, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y SLAM, entre otros)

Contiene soluciones y notas para la Especialización en Machine Learning de la Universidad de Stanford y Deeplearning.ai en Coursera (2022) por el Prof. Andrew NG

Una biblioteca de recomendaciones unificada, integral y eficiente.

Filtrado colaborativo rápido en Python para conjuntos de datos de retroalimentación implícita

Agente de descubrimiento de contenido con IA multiplataforma, de código abierto, local y de autoevolución: primero te entiende y luego busca contenido de forma proactiva en Bilibili, Xiaohongshu, Douyin, YouTube, X, Zhihu, Reddit, Weibo y la web abierta. (Soporta el complemento deepseek harness)

Librería de dominios de Pytorch para sistemas de recomendación

Una colección de artículos clásicos de la industria y de vanguardia en el campo de la recomendación, publicidad y búsqueda.

Reproducción mínima de OneRec.

Un framework ligero de Pytorch para modelos de recomendación, fácil de usar y de ampliar.

CLI abierta para integrar búsqueda mediante IA, recomendaciones y recuperación conversacional en sistemas de agentes y sistemas empresariales.

NVTabular es una biblioteca de ingeniería de características y preprocesamiento para datos tabulares, diseñada para manipular de forma rápida y sencilla conjuntos de datos a escala de terabytes utilizados para entrenar sistemas de recomendación basados en deep learning.

HugeCTR es un framework de GPU de alta eficiencia diseñado para el entrenamiento de estimación de Click-Through-Rate (CTR)

Un marco comparativo para sistemas de recomendación multimodales.

Tutoriales relacionados con IA. Accede a cualquiera de ellos de forma gratuita → https://towardsai.net/editorial

Colección de artículos y recursos clásicos y de vanguardia en la industria de sistemas de recomendación y predicción de CTR

NVIDIA Merlin es una biblioteca de código abierto que proporciona sistemas de recomendación acelerados por GPU de extremo a extremo, desde la ingeniería de características y el preprocesamiento hasta el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo y la ejecución de inferencias en producción.

[Pytorch] Modelo de recuperación generativa que utiliza IDs semánticos de "Recommender Systems with Generative Retrieval".

Backend de comercio electrónico modular con una pasarela GraphQL y microservicios gRPC para cuentas, productos, pedidos, pagos y recomendaciones.

Un sistema de recomendación basado en contenido que sugiere películas similares a las que le gustan al usuario y analiza el sentimiento de las reseñas proporcionadas.

[WSDM'2024 Oral] "LLMRec: Modelos de lenguaje grande con aumento de grafos para recomendaciones"