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AI & Cloud: Graph-Based Recommenders and Cost-Efficient Generative Architectures
IA y nube: recomendadores basados en gráficos y arquitecturas generativas rentables
Evento por: Graph Database - DACH (Germany, Austria, Switzerland )
Evento en línea
Charlas y debates
Acerca del evento
Regístrate: [https://gdg.community.dev/events/details/google-gdg-berlin-presents-ai-amp-cloud-graph-based-recommenders-and-cost-ficient-generative-architectures/] (https://gdg.community.dev/events/details/google-gdg-berlin-presents-ai-amp-cloud-graph-based-recommenders-and-cost-ficient-generative-architectures/)
Únase a nosotros para profundizar en dos apasionantes froantiers de la IA. Exploraremos cómo los enfoques basados en gráficos pueden mejorar los sistemas de recomendación y cómo diseñar plataformas de IA generativa escalables y rentables utilizando Cloud Run, GKE y Vertex AI. Espere información práctica sobre cómo crear algoritmos más inteligentes y ejecutarlos de manera eficiente en la nube.
**Guía del sumiller sobre algoritmos de recomendación: sistemas de recomendación clásicos y basados en gráficos**
por **Moritz Wegener**
Los motores de recomendación están a nuestro alrededor: en Netflix, Spotify, Amazon y muchas otras plataformas, dan forma sutil a lo que vemos, escuchamos o compramos. De hecho, alrededor del 80% de lo que los usuarios ven en Netflix proviene de recomendaciones, lo que hace que estos sistemas sean fundamentales para la satisfacción y el compromiso del usuario. Pero la creación de sistemas de recomendación eficaces conlleva desafíos: conjuntos de datos masivos, preferencias de usuario complejas y la necesidad de predicciones rápidas y precisas.