Какие технологии машинного обучения применяются для персонализации YouTube рекомендаций?

Для персонализации рекомендаций на YouTube применяются следующие технологии машинного обучения:

• Коллаборативная фильтрация. www.geeksforgeeks.org dev.to Позволяет делать прогнозы для одного пользователя на основе сбора данных от пользователей с похожей историей просмотров. dev.to Например, если пользователь A и B оба смотрят видео о выпечке печенья, а пользователь A также смотрит видео о фокусах, алгоритм YouTube может порекомендовать пользователю B видео о фокусах, даже если он ещё не смотрел их раньше. dev.to
• Глубокие нейронные сети (DNN). www.easiio.com Они анализируют поведение пользователей, например историю просмотров, лайки и поисковые запросы, для выявления закономерностей и предпочтений. www.easiio.com DNN непрерывно учатся на взаимодействиях в реальном времени, что позволяет динамически корректировать рекомендации на основе возникающих тенденций и изменений в интересах пользователей. www.easiio.com
• Обработка естественного языка (NLP). www.geeksforgeeks.org С её помощью определяют вероятные видеоролики, которые пользователь хотел бы посмотреть. www.geeksforgeeks.org