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Qdrant - 차세대 AI를 위한 고성능, 대규모 Vector Database 및 Vector Search Engine. 클라우드에서도 사용 가능 https://cloud.qdrant.io/

다중 프레임워크 코드, 수학, 토론을 포함하는 인터랙티브 딥러닝 도서. 스탠포드, MIT, 하버드, 케임브리지 등 70개국의 500개 대학에서 채택되었습니다.

Weaviate는 객체와 벡터를 모두 저장하는 오픈 소스 벡터 데이터베이스로, 클라우드 네이티브 데이터베이스의 내구성과 확장성을 바탕으로 벡터 검색과 구조화된 필터링을 결합할 수 있게 해줍니다.

멀티모달 AI를 위한 개발자 친화적인 OSS 임베디드 검색 라이브러리. 더 많이 검색하고, 더 적게 관리하세요.

임베딩을 통한 전통적/LLM 순위 지정 및 멀티모달 콘텐츠를 지원하는 AI 기반 오픈소스 추천 시스템 엔진

추천 시스템 입문 튜토리얼, 온라인 읽기 주소: https://datawhalechina.github.io/fun-rec/

RSTutorials: 추천 시스템 분야의 필독 논문 선별 목록

하이브리드 추천 알고리즘인 LightFM의 Python 구현

C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, GoLang, Wolfram을 지원하는 벡터 및 임의 객체용 고속 오픈소스 검색 및 클러스터링 엔진 🔍

암시적 피드백 데이터셋을 위한 빠른 Python 협업 필터링

딥러닝 입문, 고급, 특화 강의, 학술 사례, 산업 실무 사례, 딥러닝 지식 백과 및 면접 문제 모음

Alink는 알리바바 컴퓨팅 플랫폼 PAI 팀에서 개발한 Flink 기반 머신러닝 알고리즘 플랫폼입니다.

추천 시스템에 관한 클래식 논문 및 리소스 모음

가속화된 딥러닝 연구개발(R&D)

데이터로 인과관계를 학습하기 위한 알고리즘 색인

딥러닝 추천 시스템

🚀 Rust 🦀로 작성된 효율적인 근접 이웃 탐색 알고리즘 컬렉션 라이브러리.

추천 시스템을 위한 PyTorch 도메인 라이브러리

산업용 검색, 추천, 광고를 위한 유용한 Deep Learning 논문 모음. 임베딩, 매칭, 사전 순위화, 순위화, 사후 순위화, 관련성, LLM 및 RL에 초점을 맞춥니다.

대규모 추천 알고리즘을 위한 프레임워크

대규모 언어 모델(LLM) 기반 추천 시스템에 관한 유용한 논문 및 리소스 목록입니다.

TensorFlow Recommenders는 TensorFlow를 사용하여 추천 시스템 모델을 구축하기 위한 라이브러리입니다.

OneRec 최소 재현 예제

Transformers4Rec은 시퀀셜 및 세션 기반 추천을 위한 유연하고 효율적인 라이브러리로, PyTorch와 함께 작동합니다.

추천 시스템(RS)을 위한 공개 데이터 소스 저장소

추천 모델을 위한 사용하기 쉽고 확장하기 쉬운 가벼운 Pytorch 프레임워크입니다.

NVTabular는 딥러닝 기반 추천 시스템 학습에 사용되는 테라바이트 규모의 데이터를 빠르고 쉽게 조작할 수 있도록 설계된 정형 데이터용 피처 엔지니어링 및 전처리 라이브러리입니다.

HugeCTR은 클릭률(CTR) 예측 학습을 위해 설계된 고효율 GPU 프레임워크입니다.

멀티모달 추천 시스템을 위한 비교 프레임워크

추천 알고리즘 구현 방법을 설명하는 도서 'Practical Recommender Systems'에서 사용된 django 웹사이트