• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Personalizing Explainable Recommendations with Multi-objective Contextual Bandits скачать в хорошем качестве

Personalizing Explainable Recommendations with Multi-objective Contextual Bandits 6 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Personalizing Explainable Recommendations with Multi-objective Contextual Bandits
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Personalizing Explainable Recommendations with Multi-objective Contextual Bandits в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Personalizing Explainable Recommendations with Multi-objective Contextual Bandits или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Personalizing Explainable Recommendations with Multi-objective Contextual Bandits в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Personalizing Explainable Recommendations with Multi-objective Contextual Bandits

Speaker: Rishabh Mehrotra, Research Scientist, Spotify Research Slides: https://www.slideshare.net/SessionsEv... Talk Description: "In recent years, two sided marketplaces have emerged as viable business models in many real world applications (e.g. Amazon, AirBnb, Spotify, YouTube), wherein the platforms have customers not only on the demand side (e.g. users), but also on the supply side (e.g. retailer, artists). Such multi-sided marketplace involves interaction between multiple stakeholders among which there are different individuals with assorted needs. While traditional recommender systems focused specifically towards increasing consumer satisfaction by providing relevant content to the consumers, two-sided marketplaces face an interesting problem of optimizing their models for supplier preferences, and visibility. In this talk, we begin by describing a contextual bandit model developed for serving explainable music recommendations to users and showcase the need for explicitly considering supplier-centric objectives during optimization. To jointly optimize the objectives of the different marketplace constituents, we present a multi-objective contextual bandit model aimed at maximizing long-term vectorial rewards across different competing objectives. Finally, we discuss theoretical performance guarantees as well as experimental results with historical log data and tests with live production traffic in a large-scale music recommendation service."

Comments
  • Выборка Томпсона, однорукие бандиты и бета-распределение 4 года назад
    Выборка Томпсона, однорукие бандиты и бета-распределение
    Опубликовано: 4 года назад
  • The Contextual Bandits Problem 8 лет назад
    The Contextual Bandits Problem
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Многорукий бандит: концепции науки о данных 5 лет назад
    Многорукий бандит: концепции науки о данных
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Contextual Bandits : Data Science Concepts 9 месяцев назад
    Contextual Bandits : Data Science Concepts
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • What the heck are 6 месяцев назад
    What the heck are "contextual bandits"?!
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить) 6 месяцев назад
    Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить)
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • A Multi-Armed Bandit Framework for Recommendations at Netflix | Netflix 7 лет назад
    A Multi-Armed Bandit Framework for Recommendations at Netflix | Netflix
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Выступление Андрея Безрукова на Зиновьевских чтениях — 2026 3 дня назад
    Выступление Андрея Безрукова на Зиновьевских чтениях — 2026
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Contextual Bandits 9 лет назад
    Contextual Bandits
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Optimizing Recommendations with Multi-Armed & Contextual Bandits for Personalized Next Best Actions 1 год назад
    Optimizing Recommendations with Multi-Armed & Contextual Bandits for Personalized Next Best Actions
    Опубликовано: 1 год назад
  • 🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение) 2 года назад
    🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Тренды в ИИ 2026. К чему готовиться каждому. 1 месяц назад
    Тренды в ИИ 2026. К чему готовиться каждому.
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Contextual Bandit: from Theory to Applications. - Vernade - Workshop 3 - CEB T1 2019 6 лет назад
    Contextual Bandit: from Theory to Applications. - Vernade - Workshop 3 - CEB T1 2019
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Maciej Kula - Hybrid Recommender Systems in Python 9 лет назад
    Maciej Kula - Hybrid Recommender Systems in Python
    Опубликовано: 9 лет назад
  • The Contextual Bandits Problem: A New, Fast, and Simple Algorithm 9 лет назад
    The Contextual Bandits Problem: A New, Fast, and Simple Algorithm
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Optimization and Contextual Bandits at Stripe 1 год назад
    Optimization and Contextual Bandits at Stripe
    Опубликовано: 1 год назад
  • Multi-Armed Bandits: A Cartoon Introduction - DCBA #1 5 лет назад
    Multi-Armed Bandits: A Cartoon Introduction - DCBA #1
    Опубликовано: 5 лет назад
  • PyData Tel Aviv Meetup: Contextual Bandit for Pricing - Daniel Hen & Uri Goren 4 года назад
    PyData Tel Aviv Meetup: Contextual Bandit for Pricing - Daniel Hen & Uri Goren
    Опубликовано: 4 года назад
  • Taming the Monster: A Fast and Simple Algorithm for Contextual Bandits 9 лет назад
    Taming the Monster: A Fast and Simple Algorithm for Contextual Bandits
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Multi-Objective Optimization: Easy explanation what it is and why you should use it! 4 года назад
    Multi-Objective Optimization: Easy explanation what it is and why you should use it!
    Опубликовано: 4 года назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5