この包括的なガイドを使用して、アニメの推奨の世界に飛び込みます! このプロジェクトは、従来のクラウドプラットフォームに依存せずに展開できる、生産対応のアニメ推薦エンジンの構築を詳述しています。 ハンズオンの例、コードスニペット、およびアーキテクチャに深く潜ることで、独自のシステムを構築して展開することを学びます。
学習成果:効率とスケーラビリティのためのマスターデータ処理とモデルトレーニング。
- ダイナミックインターフェイスでフェイススペースを抱き締めるためにユーザーフレンドリーな推奨システムを展開します。
- SVD、共同フィルタリング、およびコンテンツベースのフィルタリングを使用したエンドツーエンドの推奨エンジンを構築する実用的な経験を得る。 さまざまな環境にわたって一貫した展開のためにDockerを使用してプロジェクトをコンテナ化します。
- 複数の推奨戦略を、パーソナライズされた提案のための単一のインタラクティブアプリケーションに統合します。
- (この記事はデータサイエンスブログの一部です。)
- 目次:
学習目標
顔を抱きしめたアニメの推奨システム:データ収集 前提条件
- プロジェクト構造
- モデルトレーニング
- コラボレーションフィルタリング
- コンテンツベースのフィルタリング
- アニメの推奨事項
- トレーニングパイプライン
- riremlitアプリケーション
- docker deployment
- キーテイクアウト
- 結論
- faqs
- アニメの推奨システム:データ収集
- 高品質のデータが重要です。このプロジェクトでは、ハグするフェイスデータセットハブに保存されているKaggleのデータセットを使用して、簡単にアクセスできます。 キーデータセットには以下が含まれます
:アニメのタイトルとメタデータ。
:各アニメのユーザー評価。
- :一般的なユーザーの評価。
-
Animes
- 前提条件Anime_UserRatings始める前に:
-
UserRatings
顔のアカウントを抱き締める:
新しいスペース:フェイススペースを抱き締める新しいスペースを作成し、アプリインターフェイスの「retrylits」を選択します。 必要に応じてパブリックまたはプライベートアクセスを選択します
クローンリポジトリ:
gitを使用してスペースリポジトリをローカルマシンにクローンします:- 仮想環境: 仮想環境を作成:
- (macos/linux)または(windows)。それをアクティブにします:(macos/linux)または (windows)。
-
依存関係をインストール:
git clone https://huggingface.co/spaces/your-username/your-space-name
-
プロジェクトアーキテクチャ:
python3 -m venv env
python -m venv env
プロジェクト構造
プロジェクトは、スケーラビリティと保守性のためにモジュラー構造を使用しています:
<code>ANIME-RECOMMENDATION-SYSTEM/ ├── anime_recommender/ │ ├── components/ │ │ ├── collaborative_recommender.py │ │ ├── content_based_recommender.py │ │ ├── ... │ ├── ... ├── notebooks/ ├── app.py ├── Dockerfile ├── README.md ├── requirements.txt └── ...</code>
(定数、UTIL、構成セットアップ、アーティファクトエンティティ、共同推奨システム、コンテンツベースの推奨システム、トップアニメ推薦システム、トレーニングパイプライン、ドッカー統合、キーテイクアウト、結論、およびFAQがここに従っている
結論reasceの構造とコンテンツをミラーリングします。 機能的なアニメ推薦アプリケーションを正常に作成しました! このプロジェクトは、堅牢でスケーラブルで、生産対応のパイプラインを示しています。 抱きしめるフェイススペースの展開は、費用対効果の高いスケーラビリティを提供し、Dockerは一貫した環境を保証します。 Rimelit Interfaceは、魅力的なユーザーエクスペリエンスを提供します。 これは、映画の推奨システムなど、将来のプロジェクトの強力な基盤です。
以上がアニメ推薦システムを構築する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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ChatGptユーザーエクスペリエンスは低下します:それはモデルの劣化ですか、それともユーザーの期待ですか? 最近、多数のCHATGPT有料ユーザーがパフォーマンスの劣化について不満を述べています。 ユーザーは、モデルへの応答が遅く、答えが短い、助けの欠如、さらに多くの幻覚を報告しました。一部のユーザーは、ソーシャルメディアに不満を表明し、ChatGptは「お世辞になりすぎて」、重要なフィードバックを提供するのではなく、ユーザービューを検証する傾向があることを指摘しています。 これは、ユーザーエクスペリエンスに影響を与えるだけでなく、生産性の低下やコンピューティングリソースの無駄など、企業の顧客に実際の損失をもたらします。 パフォーマンスの劣化の証拠 多くのユーザーは、特にGPT-4などの古いモデル(今月末にサービスから廃止される)で、ChatGPTパフォーマンスの大幅な分解を報告しています。 これ


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