|
Python da tavsiya tizimlarini ishlab chiqish vositalari
|
| bet | 109/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Python da tavsiya tizimlarini ishlab chiqish vositalari:
Ajablanish Surprise – hamkorlikda filtrlash asosida tavsiyalar tizimini yaratish uchun oddiy va samarali kutubxona. U tavsiyalar bilan ishlash uchun keng ko‘lamli algoritmlarni taqdim etadi va intuitiv APIga ega.
LightFM- bu hamkorlikdagi filtrlash va kontentni filtrlashni birlashtirgan mashhur kutubxona. U gibrid tavsiya modellarini yaratish uchun moslashuvchan variantlarni taqdim etadi.
TensorFlow- bu mashinali o‘qitish va neyron tarmoqlarni rivojlantirish uchun kuchli kutubxona. U chuqur o‘rganish yordamida murakkab tavsiyalar tizimini yaratish uchun ishlatilishi mumkin.
PyTorch- bu neyron tarmoqlarni rivojlantirish va chuqur o‘rganish uchun yana bir mashhur kutubxona. Tavsiya tizimlarini yaratish uchun oddiy va moslashuvchan API taqdim etadi.
FastAI- chuqur o‘rganish modellarini o‘rgatish uchun PyTorch-ga asoslangan yuqori darajadagi kutubxona. Bu tavsiyalar tizimini ishlab chiqish va o‘qitish jarayonini osonlashtiradi.
Bular Python-da tavsiya tizimlarini ishlab chiqish uchun mavjud vositalarning bir nechtasi. Asboblarni tanlash loyihaning talablari va o‘ziga xos xususiyatlariga bog’liq. Tavsiya tizimining yuqori aniqligi va ishlashiga erishish uchun to‘g’ri vositalarni tanlash muhimdir.
Sun’iy intellekt (SI) ga asoslangan tavsiyalar tizimini ishlab chiqishda Python juda mashhur va kuchli til sifatida ishlatiladi. Quyidagi bosqichlar tavsif qilgan umumiy usullar bo‘lib, bu usullar Pythonning keng doirasi bo‘lib, siz tanlagan yoki o‘rganilgan bo‘lgan vositalarni o‘rnatingizni tayinlashda yordam bera oladi.
Ma’lumotlar to‘plash va tayyorlash:
Ma’lumotlar to‘plangan joyda, Python foydalanuvchilarga bir nechta imkoniyatlarni taklif etadi. Pandas kutubxonasi ma’lumotlar analizi uchun juda mos keladi.
Ma’lumotlar to‘planganidan so‘ng, ularni qanchalik tozalash, o‘rganish, va standartlashni o‘z ichiga oladigan usullarni qo‘llashingiz mumkin.
|
| |
