Hybrydowy system rekomendacji planów treningowych

Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki

Maciej Kaczanowski¹ 

[1] Wojskowa Akademia Techniczna;

关键词: uczenie maszynowe;    sztuczna inteligencja;    nauka o danych;    hybrydowe systemy rekomendacji;    microsoft azure machine learning;    język programowania python;   

DOI  :  10.26348/znwwsi.20.29

来源: DOAJ

【 摘 要 】

Hybrydowe systemy rekomendacji łączą zalety metod stosowanych powszechnie w rekomendacji. Głównym celem tego artykułu jest przedstawienie zastosowania uczenia maszynowego do budowy hybrydowego silnika rekomendacji. Uczenie maszynowe jest poddziedziną sztucznej inteligencji, która wykazuję obiecujące rezultaty w klasyfikacji, predykcji, wykrywaniu anomalii i rekomendacji. W tym artykule zaproponowano koncepcję spersonalizowanego modelu systemu rekomendacji opartego na parametrach i planach treningowych sportowców. Badania przeprowadzono w środowisku chmurowym Microsoft Azure Machine Learning Studio na zbiorze danych wygenerowanym na podstawie danych referencyjnych.

【 授权许可】

Unknown