مقدمة لنظم التوصية باستخدام بايثون

هل تساءلت يوما كيف تقترح خدمات البث فيلمك المفضل التالي أو كيف تعرف مواقع التجارة الإلكترونية المنتجات التي قد تعجبك؟ تزيل هذه الدورة الغموض عن التكنولوجيا الأساسية وراء التجارب الشخصية التي تغذي شبكة الإنترنت الحديثة. سوف تنتقل من النظرية الأساسية إلى التطبيق العملي، وتتعلم المبادئ الأساسية لأنظمة التوصية. وبحلول نهاية الدورة، ستكون قد بنيت نظام توصية وظيفي خاص بك باستخدام بايثون ومكتبات علم البيانات الشائعة، واكتسب خبرة عملية في واحدة من أكثر مجالات التعلم الآلي تأثيرا. ماذا ستتعلم: - فهم المبادئ الأساسية التي تقوم عليها الترشيح التعاوني والترشيح القائم على المحتوى. - إنشاء بيئة بايثون مخصصة لمشاريع علوم البيانات الخاصة بك. - استخدام مكتبة باندا لتحميل مجموعات البيانات وتنظيفها وإعدادها للتحليل. - بناء نموذج ترشيح تعاوني للتوصية ببنود استناداً إلى سلوك المستخدم. - إنشاء آلية للتوصية تستند إلى المضمون عن طريق تحليل خصائص البنود نفسها. - تعلم كيفية قياس فعالية نماذجك باستخدام مقاييس التقييم الأساسية. - تطبيق جميع المفاهيم لبناء محرك كامل وفعال للتوصية بالأفلام. تبدأ الدورة بالمصطلحات الرئيسية والأفكار الأساسية وراء محركات التوصية قبل إرشادك خلال الخطوات العملية لمعالجة البيانات وبناء النماذج. وستتبع شروحات واضحة قائمة على النصوص وستمارس التمارين الفعلية. هذه الدورة مصممة للمبتدئين، ولا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بلغة بايثون سيفيد. ابدأ رحلتك في بناء أنظمة ذكية وشخصية اليوم.