حالت مطالعه
مقدمه
با پیدایش کامپیوتر و اینترنت، روشهای برطرف کردن نیازهای روزمره انسانها از جمله ارتباطات ، خرید و فروش و پر کردن اوقات فراغت تغییر یافت و در همین راستا سیستم هایی به وجود آمدند که در مقایسه محصولات و انتخاب گزینه های برتر نقش بسزایی را ایفا کردند. این سیستم ها، سیستم های توصیه گر نامیده می شوند. سیستم های توصیه گر به سه روش اصلی مبتنی بر محتوا، مبتنی بر پالایش مشارکتی و روش های ترکیبی تقسیم می شوند
سرفصل ها
- سیستم های توصیه گر چیست؟
- پیشینه سیستم های توصیه گر
- اهداف و کاربردهای سیستم های توصیه گر
- انواع سیستم های توصیه گر
- معیارهای شباهت
- چالش های سیستم های توصیه گر
- پیاده سازی سیستم توصیه گر فیلم
- تعریف سیستم های توصیه گر مبتنی بر محتوا
- سیستم های توصیه گر مبتنی بر محتوا چگونه کار می کند؟
- مفاهیم مورد استفاده در سیستم های توصیه گر مبتنی بر محتوا
- مثال عملی در مورد استفاده از TF-IDF
- معایب سیستم های توصیه گر مبتنی بر محتوا
- مزایای سیستم های توصیه گر مبتنی بر محتوا
- پیاده سازی سیستم توصیه گر مبتنی بر محتوا
- تعریف سیستم های توصیه گر پالایش مشارکتی
- تقسیم بندی سیستم های توصیه گر پالایش مشارکتی
- انواع روش های Memory Based Collaborative Filtering
- معیارهای شباهت
- ضریب پیرسون (محاسبه ضریب همبستگی بین سن افراد و میزان گلوکز موجود در بدن)
- چالش های سیستم های توصیه گر پالایش مشارکتی
- مزایای سیستم های توصیه گر پالایش مشارکتی
- پیاده سازی Model Based Collaborative Filtering- Movie Recommender System
- تعریف سیستم های توصیه گر هیبرید
- انواع سیستم های توصیه گر هیبرید
- معیارهای شباهت
- پیاده سازی معیارهای شباهت
- تعریف سیستم های توصیه گر دانش محور
- انواع سیستم های توصیه گر دانش محور
- معیارهای ارزیابی سیستم های توصیه گر
- پیاده سازی سیستم توصیه گر فیلم براساس روش دانش محور
پیش نیاز شرکت در دوره چیست؟
- آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون
- آشنایی نسبی با کتابخانه های مورد استفاده برای کار با داده ها (Pandas, NumPy)
- آشنایی نسبی با الگوریتم های یادگیری ماشین و مباحث مقدماتی جبر خطی
ماحصل مشاهده دوره برای شما چه خواهد بود؟
- تسلط به مفاهیم سیستم های توصیه گر
- تسلط به انواع الگوریتم های مورد استفاده در سیستم های توصیه گر
- توانایی پیاده سازی سیستم های توصیه گر بر روی داده های واقعی
دانلود درسنامه ها و فایل های دوره آموزشی طراحی و پیاده سازی سیستم های توصیه گر با پایتون
گام اول: آشنایی با سیستم های توصیه گر ویدئو
21:12
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
گام دوم: سیستم های توصیه گر مبتنی بر محتوا ویدئو
19:03
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
گام سوم: سیستم های توصیه گر پالایش مشارکتی ویدئو
19:17
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
گام چهارم: سیستم های توصیه گر هیبریدی ویدئو
18:53
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
گام پنجم: سیستم های توصیه گر دانش محور ویدئو
18:18
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دانلود فایل های تمرین دوره با پسوند Py
دانلود فایل تمرین دوره، بخش اول تمرین
Movie recommendation system with collaborative filtering
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دانلود فایل تمرین دوره، بخش دوم تمرین
Content Based Movie Recommender System
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دانلود فایل تمرین دوره، بخش سوم تمرین
Movie Recommender System with Model Based Collaborative Filtering
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دانلود فایل تمرین دوره، بخش چهارم تمرین
Implementing similarity measures
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دانلود فایل تمرین دوره، بخش پنجم تمرین
Knowledge Based Movie Recommender Systems
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
برچسب: Recommender System آموزش ریکامندرسیستم آموزش ریکامندرسیستم پایتون آموزش ساخت سیستم توصیه گر با پایتون آموزش سیستم های توصیه گر Recommender system آموزش طراحی سیستمهای پیشنهاد دهنده پیاده سازی سیستم های توصیه گر با پایتون پیاده سازی سیستم های توصیه گر در پایتون دوره آموزشی طراحی و پیاده سازی سیستم های توصیه گر با پایتون دوره سیستم های توصیه گر با پایتون طراحی و پیاده سازی سیستم های توصیه گر با پایتون
دوره های مرتبط
دوره مقدماتی هوش مصنوعی در IoT
فیلم های ضبط شده دوره در انتهای این بخش قابل مشاهده می باشند. چرا باید این دوره را بگذرانم؟ از…
دوره آموزشی پروژه محور مبانی پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCV
ویدیوهای ضبط شده ترم پاییز ۱۴۰۱ دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه اصفهان چرا باید این دوره را تهیه کنیم؟این دوره که…
کارگاه آموزشی پروژه محور شباهت سنجی رنگ ها و تصاویر با پایتون
آیا کارگاه به صورت تئوری است؟ خیر، این کارگاه به صورت صورت عملی است و مبنای آموزش زبان برنامه نویسی…
دوره آموزشی پروژه محور تکنیک های داده افزایی در پردازش زبان طبیعی
مقدمه افزایش داده یا data augmentation تکنیک هایی ساده جهت افزایش تعداد رکوردهای مجموعه داده می باشد. در شاخه های…
دوره جامع پروژه محور یادگیری عمیق با پای تورچ (PyTorch)
Deep Learning with PyTorch Framework
دوره آموزشی پروژه محور Docker برای مهندسان داده
آشنایی با Docker Docker یک ابزار برای ایجاد کانتینر است که به توسعه‌ی استاندارد نرم افزار کمک می‌کند. با استفاده…
دوره آموزشی ماشین مجازی Cloudera برای تحلیل کلان داده
مخاطبین ارجمند و گرامی توجه داشته باشید پس از تهیه دوره آموزشی مدنظر، حداکثر تا 24 ساعت آینده، نسبت به…
امتیاز دانشجویان دوره
نظرات
تنها اشخاصی که این محصول را خریداری کرده اند و وارد سایت شده اند می توانند در مورد این محصول بازبینی ارسال کنند.
قیمت :
99,000 تومان
درصد پیشرفت دوره: %100
5.89k بازدید 2 دیدگاه
زهره کریمی
ارشد علوم کامپیوتر، دانشگاه خوارزمیکارشناسی ارشد علوم تصمیم و مهندسی دانش زیرمجموعه علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی، فعال در حوزه داده کاوی، هوش مصنوعی، سیستم های توصیه گر از سال 96
H( دانشجوی دوره )
خوب بود ولی از دید بنده خیلی تخصصی و سریع توضیح داده شد. فکر کنم پیش‌نیاز های دیگری جزو خود پایتون نیاز است مثل بعضی مفاهیم آمار و احتمال و غیره
H( دانشجوی دوره )
خوب بود ولی از دید بنده خیلی تخصصی و سریع توضیح داده شد. فکر کنم پیش‌نیاز های دیگری جزو خود پایتون نیاز است مثل بعضی مفاهیم آمار و احتمال.