|
Xavfsizlik va maxfiylik masalalari
|
| bet | 114/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Xavfsizlik va maxfiylik masalalari:
Foydalanuvchi ma’lumotlarining xavfsizligini ta’minlash va ma’lumotlarni qayta ishlash va saqlashda maxfiylik muammolariga e’tibor bering.
Ishlash monitoringi va tahlili:
Model ishlashini real vaqt rejimida kuzatish, yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan muammolarni aniqlash va ma’lumotlar yoki talablardagi o‘zgarishlarga tezkor javob berish uchun monitoring tizimini joriy qiling.
Hujjatlar:
Ishlatilgan maʼlumotlar, algoritmlar, model parametrlari va qabul qilingan qarorlarni oʻz ichiga olgan butun ishlab chiqish va integratsiya jarayonini hujjatlashtiring.
Ushbu bosqichlarni bajarish orqali siz Python yordamida loyihangizga tavsiyalar tizimini muvaffaqiyatli ishlab chiqish va integratsiyalash imkoniyatiga ega bo‘lasiz.
Tavsiyalar tizimini Python tilida ishlab chiqish va integratsiyalash uchun amaliy yordamni boshqarishda quyidagi jihatlarni kuzatib boring:
1. Ma’lumotlarni tayyorlash:
Tavsiyalar tizimini ishlab chiqishda eng birinchi vazifangiz - ma’lumotlarni to‘plash va ularni tayyorlash. Ma’lumotlar ko‘p turli xil shakllarda bo‘lishi mumkin, misol uchun, ma’lumotlar bazasi (MySQL, MongoDB, SQLite), fayllar (CSV, JSON, Excel), veb-saytlardan ma’lumotlar (web scraping) va h.k. Ma’lumotlarni tekshirish, tozalash, va ularga qo‘shimcha o‘zgartirishlar qilish ham ushbu bosqichda muhimdir.
2. Tavsiyalar tizimini o‘rnatish:
Python-da mavjud bo‘lgan ko‘p turli kutubxonalar orqali turli xil tavsiyalar tizimlarini o‘rnashingiz mumkin. Ushbu tizimlar alohida turdagi ma’lumotlarni o‘qish uchun qo‘llaniladi, masalan, user-based collaborative filtering, item-based collaborative filtering, matrix factorization, neural collaborative filtering, va h.k.
# Misol: Surprise kutubxonasidan User-based Collaborative Filtering
from surprise import KNNBasic
from surprise import Dataset
from surprise.model_selection import train_test_split
# Ma’lumotlarni yuklab olish
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')# Ma’lumotlarni o‘rganish uchun ajratib olish
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)# Modelni o‘rnating
sim_options = {'name’: 'cosine’, 'user_based': True}
model = KNNBasic(sim_options=sim_options)
model.fit(trainset)# Foydalanuvchi uchun tavsiyalar olish
user_id = # Foydalanuvchi identifikatori
recommendations = model.get_neighbors(user_id, k=5)
|
| |
