|
Tizimni test qilish va nazorat qilish
|
| bet | 117/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tizimni test qilish va nazorat qilish:
Ishga tushirilgan tavsiyalar tuzatish test qilish va monitoringni o‘rnatish juda. Sizning tizimingizni qanday tozalashni ko‘rib, xatolar, ko‘pincha, va foydalanuvchilarning to‘g’ri qabul qilganligini nazorat qilish kerak.
Samaralilar bilan interaktiv muloqot:
Tavsiyalar uchun yordam bilan muloqot qilish interaktiv interfeys qo‘llash juda qulaydir. Bu, uchun bilan o‘zaro muloqot qilish va talablarini yaxshi yordam berishi mumkin.
Pythondagi ko‘p qatlamli frameworklar, masalan, Flask yoki Django, sizning tavsiyalar tizimingizni integratsiya qilish uchun mos keladi. Bundan, RESTful API kirish, kirish va uchun interaktiv interfeys ishlab chiqarish ma’lumotlar bazasini boshqarish uchun ko‘p qatlamli texnologiyalardan foydalanish mumkin.
Pythonda tavsiyalar tizimini ishlab chiqish va integratsiyalashni tushuntirishimiz mumkin. Quyidagi misol, Flask framework-i va LightFM kutubxonasini ishlatib, kichik onlayn do‘kon uchun mahsulot tavsiyalarini o‘z ichiga oladi.
Mahsulotlarni ma’lumotlar bazasidan yuklab olish:
Misol uchun, CSV fayldan mahsulotlarni olishamiz.
import pandas as pd
# Mahsulotlar ma’lumotlarini yuklab olish
df = pd.read_csv('mahsulotlar.csv')
LightFM modelini o‘qitish:
Mahsulotlarni va foydalanuvchilarni alohida indekslar bilan sanash.
from lightfm import LightFM
from lightfm.data import Dataset # Ma’lumotlarni alohida indekslar bilan sanash
dataset = Dataset()
dataset.fit(df['user_id'], df['item_id'])
# LightFM modelini o‘qitish
model = LightFM(loss='warp')
interactions, weights = dataset.build_interactions([(user, item, 1) for user, item in zip(df['user_id'], df['item_id'])])
model.fit(interactions, epochs=30, num_threads=2)
Flask orqali RESTful API yaratish: Flask framework-i orqali RESTful API yaratamiz.
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/recommend', methods=['POST’])
def recommend():# Foydalanuvchi identifikatori
user_id = request.json['user_id']
# Foydalanuvchi uchun tavsiyalar olish
n_items = 5
scores = model.predict(user_id, list(range(len(df['item_id']))))
top_items = [item for item, _ in sorted(enumerate(scores), key=lambda x: -x[1])[:n_items]] # Tavsiyalar
recommendations = df.loc[top_items, ['item_id', 'item_name’]].to_dict(orient='records')
return jsonify(recommendations)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Bu amaliy misol, LightFM modeli va Flask framework-i orqali kichik onlayn do‘kon uchun tavsiyalar tizimini ishlab chiqish va test qilishni ko‘rsatadi. Bu misolni o‘zgartirish, mahsulotlar bazasini o‘zgartirish va modelni boshqarish, muhim ko‘rsatmalar va testlar qo‘shish orqali tizimni rivojlantirishingiz mumkin.
Misollar ko‘rsatish uchun quyidagi ikkita mavzuni ko‘rib chiqamiz:
|
| |
