सिफारिश प्रणाली
भोजन ऑर्डर करने से लेकर वीडियो ऑन डिमांड और ऑडियो स्ट्रीमिंग से लेकर फैशन तक, सिफारिश प्रणाली आज कुछ सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करती है। एक्सप्लोर करें कि आप TensorFlow इकोसिस्टम से ओपन सोर्स लाइब्रेरी और टूल्स के साथ प्रोडक्शन-रेडी सिफ़ारिश सिस्टम कैसे बना सकते हैं।
अनुशंसा प्रणालियाँ आपके ऐप में उपयोगकर्ता जुड़ाव बढ़ाती हैं और सबसे वांछनीय सामग्री प्रदान करके उपयोगकर्ता अनुभव को उन्नत करती हैं। आधुनिक अनुशंसाकर्ता जटिल प्रणालियां हैं जिन्हें अक्सर उत्पादन में कम विलंबता प्राप्त करने के लिए कई चरणों में विभाजित किया जाता है। पुनर्प्राप्ति, रैंकिंग और संभावित 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 प्रस्तुत की जाती है जिनके साथ उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने की सबसे अधिक संभावना होती है।
TensorFlow अनुशंसाकर्ताओं के साथ निर्माण शुरू करें, एक उपयोग में आसान ढांचा जो डेटा तैयार करने से लेकर परिनियोजन तक एक अनुशंसाकर्ता प्रणाली बनाने के पूर्ण वर्कफ़्लो की सुविधा प्रदान करता है।
जब आप अपने मॉडलों का प्रशिक्षण पूरा कर लें, तो अंतिम उपयोगकर्ताओं को सुझाव देने के लिए उन्हें उत्पादन में तैनात करें। TensorFlow सर्विंग उच्च प्रदर्शन अनुमान के लिए आपके मॉडल का उत्पादन करता है। इसका उद्देश्य मशीन लर्निंग मॉडल के थ्रूपुट को अधिकतम करना है और बड़े अनुशंसा मॉडल का समर्थन कर सकता है जिन्हें 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 सिफारिश प्रणाली को एक प्रभावी और कुशल तरीके से पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग चरणों के माध्यम से लाखों उम्मीदवारों से निर्धारित करने के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक वस्तुओं की आवश्यकता होती है। सिफारिशों को बेहतर बनाने के लिए अत्याधुनिक अनुमानित निकटतम पड़ोसी (ANN) खोज एल्गोरिदम और लर्निंग-टू-रैंक (LTR) तकनीकों के साथ TensorFlow अनुशंसाकर्ताओं को लागू करें।
स्कैनएन स्केल पर सदिश 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।
TensorFlow रैंकिंग स्केलेबल, न्यूरल LTR मॉडल विकसित करने के लिए एक लाइब्रेरी है। यह रैंकिंग उपयोगिताओं को अधिकतम करने के लिए उम्मीदवार वस्तुओं को रैंक करने के लिए अतिरिक्त कार्यात्मकता प्रदान करता है।
मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए बड़े एम्बेडिंग का अनुकूलन करें
बड़े पैमाने पर सिफारिश प्रणाली के लिए एम्बेडिंग लुकअप ऑपरेशन एक महत्वपूर्ण घटक है। बड़े एम्बेडिंग तालिकाओं में सामान्य प्रदर्शन बाधाओं को दूर करने के लिए हार्डवेयर त्वरण और गतिशील एम्बेडिंग तकनीक का लाभ उठाएं।
TPUEएम्बेडिंग लेयर API, Tensor Processing Units (TPUs) पर बड़ी एम्बेडिंग टेबलों को प्रशिक्षण और सेवा प्रदान करने 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 गोपनीयता को सुरक्षित रखें
पारंपरिक अनुशंसा इंजन कच्चे उपयोगकर्ता गतिविधियों के आधार पर उपयोगकर्ता इंटरैक्शन लॉग और प्रशिक्षण अनुशंसा मॉडल एकत्र करने पर निर्भर करते हैं। उत्तरदायी एआई विकास प्रथाओं को शामिल करके सुनिश्चित करें कि उपयोगकर्ता डेटा निजी रहता है।
TensorFlow Lite एक ऑन-डिवाइस अनुशंसा समाधान प्रदान करता है जो मोबाइल उपकरणों पर सभी उपयोगकर्ता डेटा को रखते हुए कम-विलंबता और उच्च-गुणवत्ता की अनुशंसाएँ प्राप्त करता है।
TensorFlow Federated विकेंद्रीकृत डेटा पर फ़ेडरेटेड लर्निंग और अन्य संगणनाओं के लिए एक रूपरेखा है। फ़ेडरेटेड रीकंस्ट्रक्शन, फ़ेडरेटेड लर्निंग सेटिंग में मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन लाता है और अनुशंसाओं के लिए उपयोगकर्ता की गोपनीयता की बेहतर सुरक्षा करता है।
अधिक परिष्कृत अनुशंसाकर्ताओं के लिए उन्नत तकनीकों का उपयोग करें
जबकि पारंपरिक सहयोगी फ़िल्टरिंग मॉडल उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए सुदृढीकरण सीखने और ग्राफ तंत्रिका नेटवर्क (जीएनएन) जैसी उन्नत तकनीकों को अपनाने की प्रवृत्ति बढ़ रही है।
TensorFlow Agents Bandit बैंडिट एल्गोरिदम की एक व्यापक लाइब्रेरी है जो अनुशंसा इंजन सेटिंग में प्रभावी ढंग से एक्सप्लोर और शोषण कर सकता है।
TensorFlow GNN एक पुस्तकालय है जो नेटवर्क संरचनाओं के आधार पर आइटम अनुशंसाओं को प्रभावी ढंग से सुविधाजनक बना सकता है और पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग मॉडल के साथ संयोजन में उपयोग किया जा सकता है।
अत्याधुनिक अनुशंसा मॉडल का संदर्भ लें
किसी प्रसिद्ध मॉडल के प्रदर्शन को बेंचमार्क करने या अपने स्वयं के अनुशंसा मॉडल बनाने के लिए, लोकप्रिय मॉडलों के आधिकारिक TensorFlow कार्यान्वयन की जाँच करें - जैसे NCF, DLRM, और DCN v2 - सर्वोत्तम अभ्यासों के लिए।
शैक्षिक संसाधन
चरण-दर-चरण पाठ्यक्रम और वीडियो का अनुसरण करके अनुशंसा प्रणाली बनाने के बारे में और जानें।
वास्तविक दुनिया की सिफारिश प्रणाली
प्रत्येक उद्योग में अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करने वाली अनुशंसा प्रणालियों के उदाहरणों और केस अध्ययनों का अन्वेषण करें।
जानें कि कैसे YouTube एक ज़िम्मेदार तरीके से अपने शक्तिशाली सुझाव सिस्टम का निर्माण करता है।
इस बारे में पढ़ें कि डिजिटेक गैलेक्सस प्रति सप्ताह TFX और TensorFlow एजेंटों के साथ लाखों वैयक्तिकृत न्यूज़लेटर्स को कैसे प्रशिक्षित और सेवा प्रदान करता है।
जानें कि कैसे हार्परडीबी किराने की दुकान की वस्तुओं के लिए सहयोगी-फ़िल्टरिंग-आधारित अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए TensorFlow Recommenders और TensorFlow.js का उपयोग करता है।