सिफ़ारिश प्रणाली
खाना ऑर्डर करने से लेकर वीडियो ऑन डिमांड और ऑडियो स्ट्रीमिंग से लेकर फैशन तक, सिफ़ारिश प्रणालियाँ आज सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों में से कुछ को शक्ति प्रदान करती हैं। जानें कि आप TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र से ओपन सोर्स लाइब्रेरी और टूल के साथ उत्पादन-तैयार अनुशंसा प्रणाली कैसे बना सकते हैं।
अनुशंसा प्रणालियाँ आपके ऐप के भीतर उपयोगकर्ता सहभागिता बढ़ाती हैं और सबसे वांछनीय सामग्री प्रदान करके उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाती हैं। आधुनिक अनुशंसाकर्ता जटिल प्रणालियाँ हैं जिन्हें उत्पादन में कम विलंबता प्राप्त करने के लिए अक्सर कई चरणों में विभाजित किया जाता है। पुनर्प्राप्ति, रैंकिंग और संभावित रूप से पोस्ट-रैंकिंग चरणों के माध्यम से, अप्रासंगिक वस्तुओं को धीरे-धीरे उम्मीदवारों के एक बड़े पूल से फ़िल्टर किया जाता है और उन विकल्पों की एक सूची अंततः प्रस्तुत की जाती है जिनके साथ उपयोगकर्ता बातचीत करने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं।
TensorFlow अनुशंसाकर्ताओं के साथ निर्माण शुरू करें, एक उपयोग में आसान ढांचा जो डेटा तैयारी से लेकर तैनाती तक एक अनुशंसा प्रणाली के निर्माण के पूर्ण वर्कफ़्लो की सुविधा प्रदान करता है।
जब आप अपने मॉडलों का प्रशिक्षण पूरा कर लें, तो अंतिम उपयोगकर्ताओं को अनुशंसाएँ प्रदान करने के लिए उन्हें उत्पादन में तैनात करें। TensorFlow सर्विंग उच्च प्रदर्शन अनुमान के लिए आपके मॉडल का उत्पादन करता है। इसका लक्ष्य मशीन लर्निंग मॉडल के थ्रूपुट को अधिकतम करना है और बड़े अनुशंसा मॉडल का समर्थन कर सकता है जिनके लिए वितरित सेवा की आवश्यकता होती है।
# Deploy the retrieval model with TensorFlow Serving docker run -t --rm -p 8501:8501 \ -v "RETRIEVAL/MODEL/PATH:/models/retrieval" \ -e MODEL_NAME=retrieval tensorflow/serving & # Retrieve top movies that user 42 may like curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"instances":["42"]}' \ http://localhost:8501/v1/models/retrieval:predict # Output # { # "predictions":[ # { # "output_1": [2.032, 1.969, 1.813], # "output_2": ["movie1”, “movie2”, “movie3”] # } # ] # } # Deploy the ranking model with TensorFlow Serving docker run -t --rm -p 8501:8501 \ -v "RANKING/MODEL/PATH:/models/ranking" \ -e MODEL_NAME=ranking tensorflow/serving & # Get the prediction score for user 42 and movie 3 curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"instances":[{"user_id":"42", "movie_title":"movie3"}]}' \ http://localhost:8501/v1/models/ranking:predict # Output: # {"predictions": [[3.66357923]]}
अनुशंसा इंजनों की पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग चरणों में सुधार करें
बड़े पैमाने पर अनुशंसा प्रणालियों के लिए प्रभावी और कुशल तरीके से पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग चरणों के माध्यम से लाखों उम्मीदवारों से सबसे अधिक प्रासंगिक वस्तुओं को निर्धारित करने की आवश्यकता होती है। अनुशंसाओं को बेहतर बनाने के लिए TensorFlow अनुशंसाकर्ताओं को अत्याधुनिक अनुमानित निकटतम पड़ोसी (ANN) खोज एल्गोरिदम और लर्निंग-टू-रैंक (LTR) तकनीकों के साथ लागू करें।
ScaNN बड़े पैमाने पर वेक्टर समानता खोज के लिए एक पुस्तकालय है। यह शीर्ष उम्मीदवारों की पुनर्प्राप्ति में तेजी लाने के लिए असममित हैशिंग और अनिसोट्रोपिक परिमाणीकरण जैसी अत्याधुनिक एएनएन तकनीकों का लाभ उठाता है।
टेन्सरफ्लो रैंकिंग स्केलेबल, न्यूरल एलटीआर मॉडल विकसित करने के लिए एक लाइब्रेरी है। यह रैंकिंग उपयोगिताओं को अधिकतम करने के लिए उम्मीदवार वस्तुओं को रैंक करने के लिए अतिरिक्त कार्यक्षमता प्रदान करता है।
मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए बड़े एम्बेडिंग को अनुकूलित करें
एम्बेडिंग लुकअप ऑपरेशन बड़े पैमाने पर अनुशंसा प्रणालियों के लिए एक महत्वपूर्ण घटक है। बड़ी एम्बेडिंग तालिकाओं में आम प्रदर्शन बाधाओं को दूर करने के लिए हार्डवेयर त्वरण और गतिशील एम्बेडिंग तकनीक का लाभ उठाएं।
टीपीयूएम्बेडिंग लेयर एपीआई टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट्स (टीपीयू) पर बड़े एम्बेडिंग टेबलों के प्रशिक्षण और सेवा की सुविधा प्रदान करता है।
TensorFlow Recommenders Addons एक समुदाय-योगदान वाली परियोजना है जो गतिशील एम्बेडिंग तकनीक का लाभ उठाती है जो विशेष रूप से ऑनलाइन सीखने के लिए उपयोगी है।
उपयोगकर्ता की गोपनीयता सुरक्षित रखें
पारंपरिक अनुशंसा इंजन उपयोगकर्ता इंटरैक्शन लॉग एकत्र करने और कच्ची उपयोगकर्ता गतिविधियों के आधार पर अनुशंसा मॉडल को प्रशिक्षित करने पर निर्भर करते हैं। जिम्मेदार एआई विकास प्रथाओं को शामिल करके सुनिश्चित करें कि उपयोगकर्ता डेटा निजी रहे।
TensorFlow Lite एक ऑन-डिवाइस अनुशंसा समाधान प्रदान करता है जो सभी उपयोगकर्ता डेटा को मोबाइल डिवाइस पर रखते हुए कम-विलंबता और उच्च-गुणवत्ता वाली अनुशंसाएं प्राप्त करता है।
टेन्सरफ़्लो फ़ेडरेटेड विकेंद्रीकृत डेटा पर फ़ेडरेटेड लर्निंग और अन्य संगणनाओं के लिए एक रूपरेखा है। फ़ेडरेटेड पुनर्निर्माण फ़ेडरेटेड शिक्षण सेटिंग में मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन लाता है और अनुशंसाओं के लिए उपयोगकर्ता की गोपनीयता को बेहतर ढंग से सुरक्षित रखता है।
अधिक परिष्कृत अनुशंसाकर्ताओं के लिए उन्नत तकनीकों का उपयोग करें
जबकि शास्त्रीय सहयोगी फ़िल्टरिंग मॉडल उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए सुदृढीकरण सीखने और ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (जीएनएन) जैसी उन्नत तकनीकों को अपनाने की प्रवृत्ति बढ़ रही है।
TensorFlow एजेंट्स बैंडिट्स बैंडिट एल्गोरिदम की एक व्यापक लाइब्रेरी है जो अनुशंसा इंजन सेटिंग में प्रभावी ढंग से खोज और शोषण कर सकती है।
TensorFlow GNN एक लाइब्रेरी है जो नेटवर्क संरचनाओं के आधार पर आइटम अनुशंसाओं को कुशलतापूर्वक सुविधाजनक बना सकती है और पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग मॉडल के संयोजन में उपयोग की जा सकती है।
अपने अनुशंसा सिस्टम को बढ़ाने के लिए PaLM API जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करना सीखें।
अत्याधुनिक अनुशंसा मॉडल का संदर्भ लें
किसी प्रसिद्ध मॉडल के प्रदर्शन को बेंचमार्क करने या अपने स्वयं के अनुशंसा मॉडल बनाने के लिए, सर्वोत्तम प्रथाओं के लिए लोकप्रिय मॉडल - जैसे एनसीएफ, डीएलआरएम, और डीसीएन वी 2 - के आधिकारिक टेन्सरफ्लो कार्यान्वयन की जांच करें।
शैक्षिक संसाधन
चरण-दर-चरण पाठ्यक्रमों और वीडियो का अनुसरण करके अनुशंसा प्रणाली बनाने के बारे में अधिक जानें।
वास्तविक दुनिया की अनुशंसा प्रणालियाँ
प्रत्येक उद्योग में अनुप्रयोगों को सशक्त बनाने वाली सिफ़ारिश प्रणालियों के उदाहरणों और केस अध्ययनों का अन्वेषण करें।
जानें कि YouTube कैसे जिम्मेदार तरीके से अपनी शक्तिशाली अनुशंसा प्रणाली बनाता है।
इस बारे में पढ़ें कि डिजिटेक गैलेक्सस किस प्रकार टीएफएक्स और टेन्सरफ्लो एजेंटों के साथ प्रति सप्ताह लाखों वैयक्तिकृत न्यूज़लेटर्स को प्रशिक्षित और परोसता है।
जानें कि हार्परडीबी किराने की दुकान की वस्तुओं के लिए एक सहयोगी-फ़िल्टरिंग-आधारित अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए TensorFlow अनुशंसाकर्ताओं और TensorFlow.js का उपयोग कैसे करता है।
जानें कि कैसे Spotify ने एक विस्तार योग्य ऑफ़लाइन सिम्युलेटर डिज़ाइन करने और प्लेलिस्ट अनुशंसाएँ उत्पन्न करने के लिए RL एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र का लाभ उठाया।