آموزش سیستم توصیه و موتور توصیه با پایتون
Recommendation System & Recommendation Engine with Python
درباره سیستم توصیه بیاموزید. همچنین به عنوان موتورهای توصیه کننده شناخته می شود. موتورهای توصیه همه جا هستند. نتفلیکس، آمازون و یوتیوب برای نام بردن از چند مورد. سپس موتور توصیه نهایی وجود دارد: Google. موتورهای توصیه به ما کمک می کنند تا انتخاب هایی متناسب با سلیقه شخصی خود داشته باشیم. هدف سیستم های توصیه گر پیش بینی علایق کاربران و توصیه اقلام محصولی است که احتمالاً برای آنها جالب است. آنها از جمله قدرتمندترین سیستم های یادگیری ماشینی هستند که خرده فروشان آنلاین به منظور افزایش فروش پیاده سازی می کنند. داده‌های مورد نیاز برای سیستم‌های توصیه‌گر از رتبه‌بندی صریح کاربران پس از تماشای یک فیلم یا گوش دادن به آهنگ، از پرسش‌های ضمنی موتور جستجو و تاریخچه خرید، یا از دانش دیگر درباره خود کاربران ناشی می‌شوند. هدف این دوره این است که شما با درک کاملی از اصول الگوریتم فیلتر مشارکتی که توسط شرکت هایی مانند نتفلیکس یا آمازون پرایم برای توصیه فیلم به کاربران بر اساس سلیقه سایر کاربران مشابه استفاده می شود، کنار بروید. طبق گفته نتفلیکس، 70 درصد از ویدیوها با توصیه ویدیوها به کاربر دیده می شود. نه تنها نتفلیکس، آمازون همچنین ادعا می کند که بیشتر محصولات، به دلیل سیستم توصیه آنها است. طیف گسترده ای از تکنیک ها برای ساخت موتورهای توصیه گر استفاده می شود. در این مسیر یادگیری، بیشتر انواع تکنیک های آسان تا متوسط را با تجربه عملی پوشش می دهد.
دو نوع سیستم توصیه عبارتند از: فیلترهای مبتنی بر مشارکت و سیستم توصیه کننده مبتنی بر محتوا. پس از اتمام دوره، شما در هر دو روش برتر خواهید بود.
موتورهای توصیه برای فروش هر چیزی ضروری خواهند بود و شرکت های بزرگ در حال حاضر به دنبال راه های جدیدی برای استفاده از آنها و توسعه دهندگان و بازاریابانی هستند که آنها را درک می کنند. این دوره به شما یک درک اساسی و مفهومی از نحوه کار موتورهای توصیه می‌دهد و شما را در ساخت یک موتور توصیه اسباب‌بازی ساده از ابتدا با استفاده از ریاضیات ساده و مهارت‌های برنامه‌نویسی پایه پایتون راهنمایی می‌کند. گذراندن این دوره راهی آسان برای آماده شدن برای مطالعه پیشرفته تر است زیرا مفاهیم به زبان ساده توضیح داده می شوند و کدها از طریق خط به خط طی می شوند.
موتور توصیه - مبانی Recommendation Engine - Basics
-
مقدمه ای بر پروژه Introduction to Project
-
فیلتر مشارکتی Collaborative Filtering
-
دانلود مجموعه داده راه اندازی Anaconda Anaconda Setup Dataset Download
-
قاب داده سورپرایز Surprise Data frame
-
مدل اعتبار سنجی متقابل Cross Validation Model
-
پیش بینی تست قطار Train Test Prediction
-
تابع برای پیش بینی Function For Prediction
-
پیش بینی فیلم Movie Prediction
Project On Recommendation Engine: Book Recommender Project On Recommendation Engine: Book Recommender
-
مقدمه ای بر پروژه Introduction to Project
-
مطالعه موردی Case Study
-
عددی Numerical Cols
-
کارکرد Functions
-
تغییر نام نوت بوک Rename Notebook
-
نام متغیر Variable Name
-
تاریخ انتشار Publication Date
-
عملکرد در حال توسعه Developing function
-
کتاب مرتب سازی Sort Book
-
بر اساس محتوا Content Based
-
استخراج ویژگی Feature Extraction
-
توصیه کننده محتوا Content Recommender
-
وارد کردن داده ها Import Data
-
عملکرد سوپ Soup Function
-
بازنشانی عملکرد شاخص Reset Index Function
Project On Recommendation Engine: Advanced Book Recommender Project On Recommendation Engine: Advanced Book Recommender
-
مقدمه ای بر پروژه Introduction to Project
-
یک نام کتاب جدید وارد کنید Enter a New Book Name
-
داده های کاربران Users Data
-
خط مبنا Baseline
-
شناسه کاربران Users ID
-
ستون شناسه کاربر User ID Column
-
فهرست شناسه کتاب Book ID Index
-
واردات پاندا Import Pandas
-
ترکیبی Hybrid
-
NumPy را وارد کنید Import NumPy
-
مدل هیبریدی Hybrid Model
یک موتور توصیه فیلم را توسعه دهید Develop A Movie Recommendation Engine
-
مقدمه ای برای توسعه موتور توصیه فیلم Intro to Develop A Movie Recommendation Engine
-
واردات کتابخانه برای پروژه Importing Libraries for the Project
-
توصیه کننده ساده Simple Recommender
-
Simple Recommender ادامه دهید Simple Recommender Continue
-
توصیه کننده مبتنی بر محتوا Content Based Recommender
-
توصیه‌کننده مبتنی بر محتوا ادامه دهید Content Based Recommender Continue
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/fec122
آموزش احتمال و آمار در علم داده
Probability and Statistics In Data Science
با این راهنمای گام به گام اصول کتابخانه های علم داده را بیاموزید!
آموزش بهینه سازی با جولیا: تسلط بر تحقیقات عملیات
Optimization with Julia: Mastering Operations Research
حل مسائل بهینه سازی با Gurobi، CPLEX، GLPK، IPOPT، JuMP... با استفاده از برنامه نویسی خطی، غیرخطی، MILP...
آموزش یادگیری ماشینی - از اصول اولیه تا پیشرفته
Machine Learning- From Basics to Advanced
راهنمای مبتدیان برای یادگیری یادگیری ماشینی (از جمله پروژه های عملی - از سطح پایه تا پیشرفته)
آموزش یادگیری عمیق: شبکه های عصبی در پایتون با استفاده از مطالعات موردی
Deep Learning: Neural Networks in Python using Case Studies
بیاموزید که چگونه یک شبکه عصبی از بلوک های ساختمانی اولیه با استفاده از پایتون ساخته می شود
EDU CBA
مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.