|
Image Recognition
|
| bet | 107/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Asosiy yondashuvlar:
Python-ga asoslangan tavsiya tizimlari odatda quyidagi asosiy yondashuvlardan birini qo‘llaydi:
Yondashuv tavsif:
Birgalikda filtrlash . Ushbu yondashuv foydalanuvchi xatti-harakatlari va afzalliklarini tahlil qiladi va ulardan o‘xshash foydalanuvchilar yoki narsalarni aniqlash uchun foydalanadi. Ushbu o‘xshashliklarga asoslanib, tizim foydalanuvchilarga yangi narsalarni tavsiya qiladi.
Kontentni filtrlash. Ushbu yondashuv elementlarning xususiyatlari va mazmunini (masalan, matn, teglar, toifalar) tahlil qiladi va o‘xshash narsalarni topish uchun ulardan foydalanadi. Ushbu o‘xshashliklarga asoslanib, tizim foydalanuvchilarga yangi narsalarni tavsiya qiladi.
Gibrid yondashuvlar. Ushbu yondashuvlar o‘zlarining kamchiliklarini bartaraf etish uchun hamkorlikda filtrlash va kontentni filtrlashni birlashtiradi. Ular aniqroq va xilma-xil tavsiyalar berish uchun foydalanuvchi xatti-harakatlarini ham, element xususiyatlarini ham hisobga olishlari mumkin.
Yondashuvni tanlash tavsiyalar tizimining o‘ziga xos konteksti va talablariga bog’liq. Ma’lumotlarning hajmini, kontentning mavjudligini va kerakli aniqlik va tavsiyalarning xilma-xilligini hisobga olish muhimdir.
Python ushbu yondashuvlarni amalga oshirish uchun scikit-learn, Surprise, LightFM va boshqalar kabi ko‘plab vositalar va kutubxonalarni taqdim etadi. Ular sizga ma’lumotlarni tahlil qilish, modellar yaratish va minimal harakat bilan tavsiyalar yaratish imkonini beradi.
Birgalikda filtrlash usullari:
Birgalikda filtrlashning ikkita asosiy turi mavjud: xaridga asoslangan va reytingga asoslangan. Birinchisi foydalanuvchi xaridlari haqidagi ma’lumotlardan foydalanadi, ikkinchisi esa taqdim etilgan reytinglar haqidagi ma’lumotlardan foydalanadi.
Xaridlar asosida hamkorlikda filtrlash qaysi mahsulotlar birgalikda sotib olinganligi haqidagi maʼlumotlarni tahlil qiladi va shu maʼlumotlar asosida foydalanuvchini qiziqtirishi mumkin boʻlgan mahsulotlar haqida tavsiyalar beradi.
Reyting asosidagi hamkorlikdagi filtrlash mahsulot yoki xizmatlar uchun foydalanuvchi tomonidan berilgan reytinglar haqidagi maʼlumotlardan foydalanadi. U foydalanuvchilar o‘rtasidagi o‘xshashliklarni tahlil qiladi va o‘xshash foydalanuvchilardan olingan reytinglar asosida tavsiyalar beradi.
Birgalikda filtrlashning asosiy afzalliklaridan biri shundaki, u mahsulot bilimi yoki kontentni etkazib berishni talab qilmaydi va katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlay oladi. Bundan tashqari, u foydalanuvchilarning shaxsiy xohish-istaklarini hisobga olish va individual tavsiyalar berish imkoniyatiga ega.
Biroq, birgalikda filtrlashning ba’zi kamchiliklari ham mavjud. Misol uchun, u “sovuq boshlash” muammosiga duch kelishi mumkin, bunda yangi foydalanuvchida xaridlar tarixi yoki tavsiyalarga asoslanadigan reytinglar yo‘q. Tizim foydalanuvchiga yangi yoki kutilmagan tavsiyalar bermasdan, faqat uning afzalliklariga o‘xshash mahsulotlarni tavsiya qilganda, “serendipity” muammosi ham paydo bo‘lishi mumkin.
Biroq, to‘g’ri algoritmlar va biznesga xos fikrlar bilan birgalikda filtrlash foydalanuvchilarga ularni qiziqtirgan mahsulot yoki xizmatlarni topishga yordam beradigan tavsiyalar mexanizmini yaratish uchun kuchli vosita bo‘lishi mumkin.
|
| |
