recommendation-system

Bonnes pratiques pour les systèmes de recommandation

OpenVINO™ est une boîte à outils open source pour l'optimisation et le déploiement de l'inférence IA.

Guide d'entretien pour le deep learning (incluant mathématiques, machine learning, deep learning, vision par ordinateur, traitement du langage naturel et SLAM)

Contient des solutions et des notes pour la spécialisation Machine Learning de l'Université de Stanford et Deeplearning.ai - Coursera (2022) par le professeur Andrew NG.

Une bibliothèque de recommandation unifiée, complète et efficace.

Filtrage collaboratif Python rapide pour les jeux de données à rétroaction implicite.

Agent de découverte de contenu IA multiplateforme, open-source et local : il vous comprend, puis recherche proactivement du contenu sur Bilibili, Xiaohongshu, Douyin, YouTube, X, Zhihu, Reddit, Weibo et le Web ouvert. (Supporte le plugin deepseek harness).

Bibliothèque de domaine PyTorch pour les systèmes de recommandation

Collection d'articles classiques et de pointe de l'industrie dans les domaines de la recommandation, de la publicité et de la recherche.

Reproduction minimale de OneRec.

Un framework Pytorch basé sur Lightning pour les modèles de recommandation, facile à utiliser et à étendre

CLI open source pour intégrer la recherche par IA, la recommandation et la récupération conversationnelle dans les systèmes d'agents et les systèmes métier.

NVTabular est une bibliothèque d'ingénierie et de prétraitement de caractéristiques pour les données tabulaires, conçue pour manipuler rapidement et facilement des jeux de données à l'échelle du téraoctet utilisés pour entraîner des systèmes de recommandation basés sur l'apprentissage profond.

HugeCTR est un framework GPU haute efficacité conçu pour l'entraînement à l'estimation du taux de clic (CTR).

Un cadre comparatif pour les systèmes de recommandation multimodaux.

Tutoriels liés à l'IA. Accédez-y gratuitement → https://towardsai.net/editorial

Collection d'articles et de documents classiques et de pointe sur les systèmes de recommandation et la prédiction CTR.

NVIDIA Merlin est une bibliothèque open-source fournissant des systèmes de recommandation accélérés par GPU de bout en bout, de l'ingénierie des caractéristiques et du prétraitement à l'entraînement de modèles de deep learning et à l'exécution d'inférences en production.

[Pytorch] Modèle de récupération générative utilisant des identifiants sémantiques issu de "Recommender Systems with Generative Retrieval"

Backend e-commerce modulaire avec une passerelle GraphQL et des microservices gRPC pour les comptes, produits, commandes, paiements et recommandations.

Un système de recommandation basé sur le contenu qui suggère des films similaires à ceux aimés par l'utilisateur et analyse le sentiment des avis fournis par ce dernier.

[WSDM'2024 Oral] "LLMRec : grands modèles de langage avec augmentation de graphe pour la recommandation"