📕 آمـوزش اموزش های برنامه نویسی و طراحی وب

دانلود آموزش درک الگوریتم های سیستم های توصیه گر Pluralsight Understanding Algorithms for Recommendation Systems

امتیاز یادت نره

دانلود آموزش درک الگوریتم های سیستم های توصیه گر Pluralsight Understanding Algorithms for Recommendation Systems

سامانه توصیه‌گر (Recommender System) یا سامانه پیشنهادگر (واژه سیستم یا سامانه گاهی با پلتفرم یا موتور جایگزین می‌شود)، با تحلیل رفتار کاربر خود، اقدام به پیشنهاد مناسب‌ترین اقلام (داده، اطلاعات، کالا و…)می‌نماید. این سیستم رویکردی است که برای مواجهه با مشکلات ناشی از حجم فراوان و رو به رشد اطلاعات ارائه شده‌است و به کاربر خود کمک می‌کند تا در میان حجم عظیم اطلاعات سریع‌تر به هدف خود نزدیک شوند. حجم فراوان و روبه رشد اطلاعات بر روی وب و اینترنت، فرایند تصمیم‌گیری و انتخاب اطلاعات، داده و یا کالاهای مورد نیاز را، برای بسیاری از کاربران وب دشوار کرده‌است.

این موضوع، خود انگیزه‌ای شد تا محققین را وادار به پیداکردن راه‌حلی برای رویارویی با این مشکل اساسی عصر جدید که با عنوان سرریز داده‌ها شناخته می‌شود کند. برای رویارویی با این مسئله تاکنون دو رویکرد مطرح شده‌اند، اولین رویکردی که به کار گرفته شد استفاده از دو مفهوم بازیابی اطلاعات و تصفیه‌سازی اطلاعات بود. عمده محدودیتی که این دو مفهوم در ارائه پیشنهادات دارند،

این است که برخلاف توصیه‌گرهای انسانی (مثل دوستان، اعضای خانواده و …)، این دو روش قادر به تشخیص و تفکیک اقلام با کیفیت و بی کیفیت، در ارائه پیشنهاد برای یک موضوع یا کالا، نیستند. مشکل مذکور، موجب شد تا رویکرد دومی تحت عنوان سیستم توصیه‌گر پدید آید. این سیستم‌های جدید، مشکل سیستم‌های موجود در رویکرد اولیه را حل کرده‌اند. نت پاک در دوره آموزشی Pluralsight Understanding Algorithms for Recommendation Systems با الگوریتم های سیستم های توصیه گر آشنا می شوید.

≡سرفصل های دوره آموزشی Pluralsight Understanding Algorithms for Recommendation Systems:
– بررسی اجمالی دوره
– درک وظایف توصیه شده توسط سیستم توصیه گر
– توصیه محصولات بر اساس نزدیکترین مدل همسایه
– توصیه محصولات بر اساس عوامل نهفته در مدل
– داده کاوی برای قوانین و اصول زیربنایی رفتار کاربر

Recommendations help monetize user behavior data that businesses capture. This course is all about identifying user-product relationships from data using different recommendation algorithms
In addition to monetizing user behavior data, recommendation algorithms also help extract actionable recommendations from raw user ratings/purchases data. This course, Understanding Algorithms for Recommendation Systems, will cover the different types of Recommendation algorithms – Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, and Association Rules Learning and when to use each of these types. You’ll also learn about the specific algorithms such as the Nearest Neighbors model, Latent Factor Analysis and the Apriori Algorithm and implement them on real data sets. Finally, you’ll learn about mining for rules that relate different products. By the end of this course, you’ll be able to choose the recommendation algorithm that fits your problem and dataset, and apply it to find relevant recommendations

دیدن دیگر آموزش ها _ کلیک فرمائید

دیدن دیگر اموزش های طراحی وب و برنامه نویس _ کلیک فرمائید

دیدن دیگر اموزش های بازی سازی _ کلیک فرمائید