O EasyRec é um framework de deep learning voltado para cenários de recomendação. Ele oferece diversos modelos e recursos para gerar recomendações personalizadas, processa dados em grande escala, captura características de alto nível e automatiza a engenharia de features e a seleção de modelos, melhorando tanto o desempenho das recomendações quanto a satisfação dos usuários.
O PAI disponibiliza os principais recursos do EasyRec como componentes de algoritmo arrastar-e-soltar no Designer, com ferramentas para criar pipelines completos de recomendação adaptados aos seus cenários.
Os exemplos a seguir demonstram como utilizar os componentes do EasyRec no Designer para tarefas de recomendação, incluindo engenharia de features, geração de amostras, ranking, recuperação vetorial e avaliação de modelos:
Instruções
Leia o conteúdo em inglês para compreender O QUE precisa ser comunicado
Escreva o texto em português do Brasil DO ZERO — esqueça a estrutura das frases em inglês
Preserve toda a formatação markdown, blocos de código, links e imagens exatamente como estão
Copie os placeholders xref (
{XREF_N}) literalmente, sem traduzir ou modificarAplique todas as regras específicas de idioma rigorosamente
Siga as regras de stopwords com tolerância zero
Utilize o modo imperativo em etapas numeradas e listas procedimentais
Garanta consistência terminológica — o mesmo termo deve ter a mesma tradução em todo o documento
Varie os inícios de frase em listas e tabelas — nenhum início deve se repetir mais de 3 vezes
Retorne APENAS o documento markdown em português do Brasil, sem explicações