مساعدة في حماية الحاجز المرجاني العظيم مع TensorFlow على Kaggle تاريخ التحدي

توصيات TensorFlow

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_recommenders as tfrs

# Load data on movie ratings.
ratings = tfds.load("movielens/100k-ratings", split="train")
movies = tfds.load("movielens/100k-movies", split="train")

# Build flexible representation models.
user_model = tf.keras.Sequential([...])
movie_model = tf.keras.Sequential([...])

# Define your objectives.
task = tfrs.tasks.Retrieval(metrics=tfrs.metrics.FactorizedTopK(
    movies.batch(128).map(movie_model)
  )
)

# Create a retrieval model.
model = MovielensModel(user_model, movie_model, task)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(0.5))

# Train.
model.fit(ratings.batch(4096), epochs=3)

# Set up retrieval using trained representations.
index = tfrs.layers.ann.BruteForce(model.user_model)
index.index_from_dataset(
    movies.batch(100).map(lambda title: (title, model.movie_model(title)))
)

# Get recommendations.
_, titles = index(np.array(["42"]))
print(f"Recommendations for user 42: {titles[0, :3]}")
تشغيل في جهاز كمبيوتر محمول
توصيات TensorFlow (TFRS) هي مكتبة لبناء نماذج نظام التوصية.

يساعد في سير العمل الكامل لبناء نظام التوصية: إعداد البيانات ، وصياغة النموذج ، والتدريب ، والتقييم ، والنشر.

إنه مبني على Keras ويهدف إلى الحصول على منحنى تعليمي لطيف مع استمرار منحك المرونة لبناء نماذج معقدة.

يجعل TFRS من الممكن:
  • بناء وتقييم نماذج استرجاع التوصيات المرنة.
  • البند دمج بحرية وسهولة، و معلومات السياق إلى نماذج التوصية.
  • تدريب نماذج متعددة المهام التي تعمل على تحسين معا أهداف توصية متعددة.
معدلات الخصوبة الكلية هو المصدر المفتوح والمتاح على جيثب .

لمعرفة المزيد، راجع البرنامج التعليمي حول كيفية بناء نظام فيلم المزكي ، أو تحقق من مستندات API للمرجع API.