recommender-systems

Scripts de Deep Learning de última generación organizados por modelos: fáciles de entrenar y desplegar con precisión y rendimiento reproducibles en infraestructura de nivel empresarial.

Una biblioteca de recomendaciones unificada, integral y eficiente.

Prácticas de implementación de IA de grandes empresas, los últimos artículos de los principales laboratorios y registros reales de errores en la industria

Repositorio que aloja el código para "Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations" (https://arxiv.org/abs/2402.17152).

Encuesta: Una colección de artículos y recursos increíbles sobre sistemas de recomendación relacionados con modelos de lenguaje grande (LLM).

Una biblioteca configurable, ajustable y reproducible para la predicción de CTR https://fuxictr.github.io

GRID: Recomendación generativa con IDs semánticos.

Guía introductoria a sistemas de recomendación, que abarca la teoría de sistemas de nivel industrial, entrenamiento de modelos con TensorFlow2 e implementación de microservicios de inferencia en Golang de alto rendimiento, alta concurrencia y alta disponibilidad.

⚡️ Una biblioteca de Python ultrarrápida para evaluación, comparación y fusión de rankings 🐍

[WSDM'2024 Oral] "SSLRec: un marco de aprendizaje autosupervisado para recomendaciones"

Implementación en TensorFlow de redes neuronales convolucionales de grafos de conocimiento.

Versión en PyTorch de filtrado colaborativo neuronal.