|
Ma’lumotlarni qayta ishlash
|
| bet | 112/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Ma’lumotlarni qayta ishlash:
Python ko‘pincha ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun ishlatiladi. Pandas va NumPy kabi kutubxonalar jadval ma’lumotlari bilan ishlash, filtrlash, saralash va yig’ish uchun kuchli vositalarni taqdim etadi.
Mashinali o‘qitish va tavsiya qilish algoritmlari:
Scikit-learn, TensorFlow va PyTorch kabi mashinali o‘qitish kutubxonalari ishlab chiquvchilarga turli tavsiyalar algoritmlarini amalga oshirish imkonini beradi. Bularga hamkorlikda filtrlash usullari, kontentga asoslangan usullar, gibrid yondashuvlar va boshqalar kiradi.
Tavsiya tizimlarini qurish uchun kutubxonalar:
Birgalikda filtrlash uchun Surprise va gibrid tavsiya tizimlari uchun LightFM kabi maxsus kutubxonalar mavjud. Ular modellarni yaratish va baholash uchun kalit echimlarni taqdim etadi.
# Surprise-dan foydalanishga misol
from surprise import Dataset, Reader
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise import SVD
# Ma’lumotlar yuklanmoqda
reader = Reader(line_format='user item rating’, sep=',')
data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'item_id', 'rating’]], reader)
# O‘quv va test to‘plamlariga bo‘linish
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)
# Model tayyorlash
model = SVD()
model.fit(trainset)
Web-ilovalar bilan integratsiya:
Python shaxsiylashtirilgan tavsiyalarga kirishni ta’minlaydigan veb-ilovalar va API-larni yaratish uchun ishlatilishi mumkin. Flask va Django Pythonda veb-ilovalarni ishlab chiqish uchun mashhur ramkalardir.
Katta ma’lumotlarni qayta ishlash va taqsimlangan hisoblash:
Katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash uchun Python tarqatilgan hisoblash va real vaqtda katta ma’lumotlarni qayta ishlash uchun Apache Spark kabi kutubxonalar bilan ishlatilishi mumkin.
Tajribalar va natijalarni baholash:
Python shuningdek, scikit-learn va TensorFlow kabi kutubxonalar yordamida tajribalar o‘tkazish, turli modellarni sinab ko‘rish va ularning ishlashini baholash uchun ishlatiladi.
Python moslashuvchanlik va rivojlanish qulayligini ta’minlaydi, bu uni shaxsiylashtirilgan tavsiyalar tizimini yaratish uchun mashhur tanlovga aylantiradi.
Python o‘zining boy kutubxonalari va mashinalarni o‘rganish va ma’lumotlar tahlili uchun ramkalar to‘plami bilan shaxsiylashtirilgan tavsiyalar tizimini yaratishda muhim rol o‘ynaydi. Python-ni ushbu sohada ishlatishning bir necha usullari:
Kontentga asoslangan tavsiyalar bilan ishlash uchun kutubxonalardan foydalanish:
Gensim kabi kutubxonalar kontentga asoslangan tavsiya modellarini yaratish hamda matnli maʼlumotlar bilan ishlash uchun ishlatilishi mumkin.
# Kontentga asoslangan tavsiya modelini yaratish uchun Gensimdan foydalanishga misol
from gensim.models import Word2Vec # Modelni matnli ma’lumotlarga o‘rgating
model = Word2Vec(sentences=text_data, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
Python o‘zining boy kutubxonalar va ramkalar ekotizimlari orqali shaxsiylashtirilgan tavsiyalar tizimini yaratish, o‘qitish va integratsiya qilish uchun keng imkoniyatlarni taqdim etadi.
|
| |
