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Guia de preparação para entrevistas de deep learning (incluindo matemática, aprendizado de máquina, deep learning, visão computacional, processamento de linguagem natural e SLAM).
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Contém soluções e notas para a Especialização em Machine Learning da Stanford University e Deeplearning.ai - Coursera (2022) pelo Prof. Andrew NG
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Filtragem colaborativa rápida em Python para conjuntos de dados de feedback implícito
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Agente de descoberta de conteúdo de IA autoevolutivo, de código aberto e local: entende você e busca proativamente conteúdo no Bilibili, Xiaohongshu, Douyin, YouTube, X, Zhihu, Reddit, Weibo e na web aberta. (Suporta o plugin deepseek harness).
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Uma coleção de artigos clássicos e de ponta da indústria nas áreas de recomendação, publicidade e busca.
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Reprodução mínima do OneRec
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Um framework Pytorch leve para modelos de recomendação, fácil de usar e fácil de estender.
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CLI aberta para integrar busca com IA, recomendação e recuperação conversacional em sistemas de agentes e sistemas de negócios
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HugeCTR é um framework de GPU de alta eficiência projetado para treinamento de estimativa de Click-Through-Rate (CTR)
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Coleção de artigos clássicos e de ponta da indústria de recomendação e publicidade / Artigos obrigatórios sobre sistemas de recomendação e previsão de CTR
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NVIDIA Merlin é uma biblioteca de código aberto que fornece sistemas de recomendação acelerados por GPU de ponta a ponta, desde engenharia de recursos e pré-processamento até o treinamento de modelos de deep learning e execução de inferência em produção.
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[Pytorch] Modelo de recuperação gerativa usando IDs semânticos de "Recommender Systems with Generative Retrieval"
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Backend de e-commerce modular com um gateway GraphQL e microsserviços gRPC para contas, produtos, pedidos, pagamentos e recomendações.
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Um sistema de recomendação baseado em conteúdo que recomenda filmes semelhantes aos que o usuário gosta e analisa o sentimento das avaliações feitas por ele
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[WSDM'2024 Oral] "LLMRec: Large Language Models with Graph Augmentation for Recommendation"
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