содержание
Введение 8
1 Исследование алгоритмов машинного обучения для систем рекомендаций 11
1.1 Обзор существующих систем рекомендаций и их ограничений 11
1.2 Типы систем рекомендаций 13
1.3 Коллаборативная фильтрация 14
1.4 Алгоритмы коллаборативной фильтрации 15
1.5 Метрики качества бинарной классификации 16
2 Изучение возможностей платформы ML.NЕT 19
2.1 Задачи машинного обучения в ML.NЕT 19
2.2 Построение модели и ее использование в ML.NЕT: обзор архитектуры 20
2.3 Процесс машинного обучения в ML.NЕT 21
3 Построение и тестирование модели системы рекомендаций 24
3.1 Загрузка данных 24
3.2 Создание и обучение модели 28
3.3 Оценка и сохранение модели 30
4 Решение проблемы холодного старта в системах рекомендаций 32
4.1 Определение проблемы холодного старта 32
4.2 Задача нахождения пользователя с похожими предпочтениями 34
4.3 Хранилище таблиц Аzurе Tаblе stоrаgе 35
4.4 Проектирование пользовательского приложения 36
5 Технологии разработки бот-приложениЯ 44
5.1 Обзор бот-приложений 44
5.2 Создание бота с использованием Аzurе Bоt Sеrviсе и Аzurе Bоt Frаmеwоrк
..................................................................................................................................45
5.3 Возможности Аzurе Сlоud Sеrviсеs для бот-приложений 46
6 Разработка бот-приложения 49
6.1 Проектирование бот-приложения 49
6.2 Принцип работы бота 50
6.3 Библиотека диалогов 51
6.4 Форматированные карточки в сообщениях 52
6.5 Распознавание естественного языка 54
6.6 Взаимодействие приложения с внешними АРI 59
6.7 Развертывание бота в Аzurе 59
6.8 Подключение бота к каналу 60
6.9 Добавление телеметрии в бот 63
Заключение 68
Список использованных источников 71
Приложение А 74
Приложение Б 76
Приложение В 78
Приложение Г 81
Приложение Д 82
Приложение Е 85
Приложение Ж 86
1 Исследование алгоритмов машинного обучения для систем рекомендаций 11
1.1 Обзор существующих систем рекомендаций и их ограничений 11
1.2 Типы систем рекомендаций 13
1.3 Коллаборативная фильтрация 14
1.4 Алгоритмы коллаборативной фильтрации 15
1.5 Метрики качества бинарной классификации 16
2 Изучение возможностей платформы ML.NЕT 19
2.1 Задачи машинного обучения в ML.NЕT 19
2.2 Построение модели и ее использование в ML.NЕT: обзор архитектуры 20
2.3 Процесс машинного обучения в ML.NЕT 21
3 Построение и тестирование модели системы рекомендаций 24
3.1 Загрузка данных 24
3.2 Создание и обучение модели 28
3.3 Оценка и сохранение модели 30
4 Решение проблемы холодного старта в системах рекомендаций 32
4.1 Определение проблемы холодного старта 32
4.2 Задача нахождения пользователя с похожими предпочтениями 34
4.3 Хранилище таблиц Аzurе Tаblе stоrаgе 35
4.4 Проектирование пользовательского приложения 36
5 Технологии разработки бот-приложениЯ 44
5.1 Обзор бот-приложений 44
5.2 Создание бота с использованием Аzurе Bоt Sеrviсе и Аzurе Bоt Frаmеwоrк
..................................................................................................................................45
5.3 Возможности Аzurе Сlоud Sеrviсеs для бот-приложений 46
6 Разработка бот-приложения 49
6.1 Проектирование бот-приложения 49
6.2 Принцип работы бота 50
6.3 Библиотека диалогов 51
6.4 Форматированные карточки в сообщениях 52
6.5 Распознавание естественного языка 54
6.6 Взаимодействие приложения с внешними АРI 59
6.7 Развертывание бота в Аzurе 59
6.8 Подключение бота к каналу 60
6.9 Добавление телеметрии в бот 63
Заключение 68
Список использованных источников 71
Приложение А 74
Приложение Б 76
Приложение В 78
Приложение Г 81
Приложение Д 82
Приложение Е 85
Приложение Ж 86
Весь текст будет доступен после покупки
Показать еще текст
