Yapay zeka serimizin üçüncü bölümündeyiz. Geçen seferde oyunların güvenli sınırlarından çıkmış, tavsiye sistemlerinin karışık dünyasına girmiştik Youtube örneği üstünden. Buradan devam ediyoruz. Fularsız Entelliki dinlediniz, sevdiniz, sevdiğinizi ona söylediniz, o da sizden hoşlandı, seviyeli bir ilişkiniz var. Şimdi sistem size magazin haberleri mi önermeli, arı yetiştiriciliğiyle ilgili bir şeyler mi? Makina bu ilişkileri nasıl öğrenecek? Hatta daha temelde makina, bir içeriğin arı yetiştiriciliği hakkında olduğunu nereden bilecek?  . Konular: (00:00) Spotify'da çalışan arkadaş (02:17) Seri Özeti (03:33) İşbirliğine dayalı filtreleme (kullanıcı bazlı) (08:48) İşbirliğine dayalı filtreleme (ürün bazlı) (13:54) Dolaylı işbirliği (15:49) İçerik bazlı filtreleme (19:12) Overfitting (21:50) Çok boyutlu modeller ve Music Genome Project (24:19) Derin öğrenmeye geçiş (25:58) Patreon Teşekkürler Kaynaklar: Video: How Recommender Systems Work (Netflix/Amazon) Yazı: A Comprehensive List of Similarity Search Algorithms Yazı: Basics of Recommender Systems Yazı: The history of Amazon's recommendation algorithm Yazı: How AI helps Spotify win in the music streaming world Yazı: AI’s new workforce: the data-labelling industry spreads globally Tüm bölümler ve daha fazlası için ⁠podbeemedia.com⁠'u ziyaret et! ----- Podbee Sunar ------- Bu podcast reklam içermektedir.