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Apunta a ser un sistema universal de recomendaciones utilizable en diversos tipos de servicios en línea
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Un sistema automatizado que entrena modelos y genera recomendaciones con solo ingresar datos de ítems, usuarios e interacciones
→ AutoML: selecciona automáticamente el modelo y la estrategia de recomendación óptimos
→ Recomendaciones distribuidas: entrenamiento en un solo nodo, predicción distribuida. Escalado horizontal en la etapa de recomendación
→ API RESTful: CRUD y solicitudes de recomendación
→ Dashboard: importación/exportación de datos, monitoreo, verificación del estado del clúster
- Go + MySQL/MongoDB + Redis
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