👨‍🎓 آشنایی با معماری Data Vault 2.0

معماری Data Vault 2.0 یک روش پیشرفته برای طراحی انبار داده‌هاست که هدفش فراهم کردن قابلیت توسعه‌پذیری، انعطاف‌پذیری و استحکام در مدیریت داده‌های بزرگ و پیچیده است. Data Vault 2.0 به عنوان یک توسعه از مدل اصلی Data Vault طراحی شده.

🔵 ویژگی‌های کلیدی Data Vault 2.0
🔵قابلیت توسعه‌پذیری: به دلیل استفاده از معماری ماژولار، به راحتی قابل گسترشه و به سازمان‌ها اجازه می‌ده که به تدریج داده‌های جدید رو اضافه کنن؛ بدون اینکه ساختار کلی تغییر کنه.

🔵انعطاف‌پذیری: به دلیل استفاده از جداول مختلف برای ذخیره‌سازی داده‌ها، انعطاف‌پذیره و توانایی سازگاری سریع با تغییرات رو داره.

🔵یکپارچگی تاریخی: تضمین می‌کنه که تاریخچه تمامی تغییرات داده‌ها به صورت کامل و دقیق نگهداری می‌شن.

🔵 اجزای اصلی Data Vault 2.0
🔵جداول Hub Tables اطلاعات مهم موجودیت‌ها رو ذخیره و به عنوان نقطه اصلی اتصال داده‌ها عمل می‌کنن.

🔵جداول Link Tables روابط بین موجودیت‌ها رو نشون می‌دن و ارتباطات بین Hub Tables رو تعریف می‌کنن.

🔵جداول Satellite Tables اطلاعات توصیفی و تغییرات زمانی داده‌ها رو ذخیره می‌کنن و به Hub و Link Tables متصل هستن.

#Database

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 پایگاه داده‌های NoSQL

پایگاه داده‌های NoSQL یک دسته‌بندی از سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS) است که برای کار با داده‌های غیرسازمانی و حجم‌های بزرگ داده طراحی شدن. برخلاف پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL) که از جداول و روابط ساختار یافته استفاده می‌کنن، پایگاه داده‌های NoSQL انعطاف‌پذیری بیشتری در مدل‌سازی داده‌ها ارائه می‌دن.

🔵 دلایل استفاده از پایگاه داده‌های NoSQL
🔵مقیاس‌پذیری: یکی از مزایای اصلی پایگاه داده‌های NoSQL، مقیاس‌پذیری افقیه. در حالی که پایگاه داده‌های سنتی SQL معمولاً برای افزایش ظرفیت نیاز به ارتقای سخت‌افزاری دارن، پایگاه داده‌های NoSQL می‌تونن با اضافه کردن سرورهای بیشتری به خوشه، مقیاس‌پذیری داشته باشن.

🔵انعطاف‌پذیری در مدل‌سازی داده‌ها: پایگاه داده‌های NoSQL از مدل‌های داده متنوعی مانند سندی (Document-Based)، ستونی (Column-Based)، گراف (Graph-Based) و کلید-مقدار (Key Value) پشتیبانی و امکان ذخیره و مدیریت داده‌های پیچیده و غیرسازمانی رو فراهم می‌کنن.

🔵عملکرد بالا: پایگاه داده‌های NoSQL برای دسترسی سریع به داده‌ها و عملیات نوشتن بهینه‌سازی شدن، که این ویژگی‌ها اونها رو برای برنامه‌هایی با حجم داده بالا و نیاز به سرعت بالا مناسب می‌سازه.

🔵 انواع پایگاه داده‌های NoSQL
🔵پایگاه داده‌های سندی (Document Databases): این نوع پایگاه داده‌ها از ساختار داده‌ای مشابه JSON یا BSON استفاده می‌کنن. هر سند می‌تونه حاوی مقادیر متنوعی از داده‌ها باشه و بدون نیاز به تغییر ساختار کلی پایگاه داده، گسترش پیدا کنه. MongoDB و CouchDB مثال‌هایی از این نوع هستن.

🔵پایگاه داده‌های کلید-مقدار (Key-Value Stores): در این مدل، داده‌ها به صورت جفت‌های کلید-مقدار ذخیره می‌شن. این مدل برای ذخیره‌سازی ساده و سریع داده‌ها که نیاز به جستجوی پیچیده ندارن، مناسبه. Redis و DynamoDB مثال‌هایی از این نوع هستن.

🔵پایگاه داده‌های ستونی (Column-Family Stores): این نوع پایگاه داده‌ها داده‌ها رو در ستون‌ها سازماندهی می‌کنن و برای پرس و جوهای تحلیلی بزرگ بهینه‌سازی شدن. Apache Cassandra و HBase مثال‌هایی از این نوع هستن.

🔵پایگاه داده‌های گراف (Graph Databases): پایگاه داده‌های گراف برای مدیریت و ذخیره داده‌هایی که ارتباطات پیچیده‌ای دارن، مثل شبکه‌های اجتماعی یا سیتم‌های توصیه‌گر، مناسبن. Neo4j و OrientDB مثال‌هایی از این نوع هستن.

🔵مزایا
🔵مقیاس‌پذیری بالا: امکان اضافه کردن سرورها به جای ارتقای سخت‌افزار.
🔵انعطاف‌پذیری در مدل‌سازی داده‌ها: پشتیبانی از انواع مختلف داده‌ها.
🔵عملکرد بالا: سرعت بالا در دسترسی به داده‌ها و عملیات درج، به‌روزرسانی و حذف آنها.

🔵 معایب
🔵عدم سازگاری با SQL: برای کسانی که با SQL آشنایی دارن، یادگیری ممکنه زمان‌بر باشه.
🔵پیچیدگی مدیریت: مدیریت داده‌ها و یکپارچگی در برخی موارد می‌تونه پیچیده‌تر باشه.
🔵نبود استانداردهای واحد: نبود استانداردهای واحد ممکنه باعث ناسازگاری و پیچیدگی بیشتر شه.

🔵 موارد استفاده
🔵برنامه‌های وب و موبایل: بسیاری از برنامه‌های وب و موبایل که نیاز به عملکرد بالا و مقیاس‌پذیری دارن، از پایگاه داده‌های NoSQL استفاده می‌کنن.

🔵کلان داده (Big Data): در تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده، پایگاه داده‌های NoSQL با قابلیت پردازش سریع و انعطاف‌پذیری مدل داده‌ها، نقش مهمی دارن.

🔵اینترنت اشیا (IoT): پایگاه داده‌های NoSQL برای مدیریت حجم بالای داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های IoT بسیار مناسب هستن.

#Database

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🧑‍🎓 تفاوت پایگاه‌های داده SQL و NoSQL چیه و هر کدوم چه کاربردهایی دارن؟

پایگاه‌های داده SQL به مدل‌های ساختاریافته و رابطه‌ای تأکید می‌کنن، درحالی‌که پایگاه‌های داده NoSQL با رویکردی برای مدیریت داده‌های متنوع و پویا با تأکید بیشتر بر مقیاس‌پذیری و سرعت دارن. این مطلب تفاوت‌های بین این دو سیستم پایگاه داده رو بررسی می‌کنه.

🟢برای مطالعه بیشتر کلیک کنین:
👉📎 http://ctdrs.ir/ds0282

#Database

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 پشتیبان‌گیری و بازیابی در پایگاه‌های داده

🔵 پشتیبان‌گیری (Backup): پشتیبان‌گیری به فرآیند ذخیره‌سازی نسخه‌ای از داده‌ها در یک محل امن گفته می‌شه تا در صورت بروز مشکل در سیستم اصلی، امکان استفاده از این نسخه وجود داشته باشه. انواع مختلفی از پشتیبان‌گیری وجود داره که هر کدوم مزایا و معایب خاص خودشون رو دارن.

🔵پشتیبان‌گیری کامل (Full Backup): در این روش، تمام داده‌های موجود در پایگاه داده در یک فایل پشتیبان ذخیره می‌شن. این روش زمان‌بره و فضای زیادی اشغال می‌کنه، اما بازیابی داده‌ها در این روش سریع و آسونه. مثال این نوع پشتیبان‌گیری در SQL Server:

     BACKUP DATABASE MyDatabase TO DISK = 'C:\Backups\MyDatabaseFull.bak';
     

🔵پشتیبان‌گیری تفاضلی (Differential Backup): در این روش، فقط تغییرات ایجاد شده از زمان آخرین پشتیبان‌گیری کامل ذخیره می‌شه. سریع‌تر از پشتیبان‌گیری کامله و فضای کمتری نیاز داره. مثال این نوع پشتیبان‌گیری در SQL Server:

     BACKUP DATABASE MyDatabase TO DISK = 'C:\Backups\MyDatabaseDiff.bak' WITH DIFFERENTIAL;
     

🔵پشتیبان‌گیری افزایشی (Incremental Backup): در این روش، تنها تغییرات ایجاد شده از آخرین پشتیبان‌گیری، چه کامل و چه افزایشی، ذخیره می‌شه. این روش کمترین فضای ذخیره‌سازی رو نیاز داره، اما بازیابی‌اش پیچیده‌تره. مثال این نوع پشتیبان‌گیری در Oracle RMAN:

     RMAN> BACKUP INCREMENTAL LEVEL 1 DATABASE;
     

🔵مزایای پشتیبان‌گیری
🔵امنیت داده‌ها: حفاظت از داده‌ها در برابر از دست رفتن به دلیل خرابی سخت‌افزاری، حملات سایبری، یا اشتباهات انسانی.
🔵استمرار کسب و کار: اطمینان از اینکه در صورت بروز مشکل، کسب و کار می‌تونن به سرعت به حالت عادی برگردن.
🔵قابلیت بازیابی نسخه‌های قدیمی‌تر: امکان دسترسی به نسخه‌های قبلی داده‌ها در صورت نیاز.

🔵 نکات فنی در پشتیبان‌گیری
🔵فشرده‌سازی: استفاده از الگوریتم‌های فشرده‌سازی برای کاهش فضای مورد نیاز.
🔵رمزنگاری: رمزنگاری فایل‌های پشتیبان برای افزایش امنیت.
🔵ذخیره‌سازی خارجی: ذخیره نسخه‌های پشتیبان در محل‌های مختلف، مثل فضای ابری.

🔵 بازیابی (Restore): بازیابی به فرآیندی گفته می‌شه که طی اون داده‌ها از نسخه پشتیبان به سیستم اصلی برگردونده می‌شن.

🔵 مراحل بازیابی
🔵اول باید دلیل از دست رفتن داده‌ها با بررسی لاگ‌ها و گزارش‌های خطا مشخص شه.
🔵بعد مناسب‌ترین انتخاب نسخه پشتیبان برای بازیابی انتخاب شه.
🔵در ادامه باید داده‌ها از نسخه پشتیبان به سیستم اصلی بازگردانی شن. این مرحله می‌تونه شامل برگردوندن فایل‌های پشتیبان، اعمال تغییرات تفاضلی و افزایشی و تطبیق داده‌ها با وضعیت فعلی سیستم باشه.
🔵درنهایت باید از صحت داده‌های بازیابی شده و عملکرد صحیح سیستم بعد از بازیابی اطمینان حاصل شه.

🔵 انواع بازیابی
🔵بازیابی کامل (Full Restore): برگردوندن کامل پایگاه داده به وضعیت آخرین پشتیبان کامل. مثال این نوع پشتیبان‌گیری در SQL Server:

     RESTORE DATABASE MyDatabase FROM DISK = 'C:\Backups\MyDatabaseFull.bak';
     

🔵بازیابی تفاضلی (Differential Restore): برگردوندن پایگاه داده به وضعیت آخرین پشتیبان تفاضلی به همراه پشتیبان کامل. مثال این نوع پشتیبان‌گیری در SQL Server:

     RESTORE DATABASE MyDatabase FROM DISK = 'C:\Backups\MyDatabaseFull.bak' WITH NORECOVERY;
     RESTORE DATABASE MyDatabase FROM DISK = 'C:\Backups\MyDatabaseDiff.bak' WITH RECOVERY;
     

🔵بازیابی نقطه‌ای (Point-in-Time Restore): برگردوندن پایگاه داده به یک نقطه زمانی خاص با استفاده از پشتیبان‌های لاگ تراکنش. مثال این نوع پشتیبان‌گیری در SQL Server:

     RESTORE DATABASE MyDatabase FROM DISK = 'C:\Backups\MyDatabaseFull.bak' WITH NORECOVERY;
     RESTORE LOG MyDatabase FROM DISK = 'C:\Backups\MyDatabaseLog.bak' WITH STOPAT = '2024-07-11T14:30:00', RECOVERY;
     

🔵 ابزارها و تکنولوژی‌ها
🔵SQL Server Management Studio (SSMS)
ابزار گرافیکی برای مدیریت پشتیبان‌گیری و بازیابی در SQL Server
🔵Oracle Recovery Manager (RMAN)
ابزار پشتیبان‌گیری و بازیابی در Oracle Database
🔵MySQL Enterprise Backup
ابزاری برای پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه‌های داده MySQL
🔵pg_dump و pg_restore
ابزارهای خط فرمانی برای پشتیبان‌گیری و بازیابی در PostgreSQL

#Database

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡 مروری بر انواع وابستگی در پایگاه داده‌ها

در پایگاه داده‌ها، وابستگی به این معناست که مقادیر یک ستون یا مجموعه‌ای از ستون‌ها می‌تونن تعیین‌کننده مقادیر ستون‌های دیگه باشن. این وابستگی‌ها به طراحان کمک می‌کنن تا جداول بهینه‌تر و بدون تکرار و ناسازگاری داده‌ها ایجاد کنن.

🔵 وابستگی تابعی (Functional Dependency)
این وابستگی یعنی اگه در یک جدول، یک ستون خاص باشه که با دونستن مقدارش، بتونیم به طور قطعی مقدار یک ستون دیگه رو بگیم. مثلاً اگه شماره ملی یک نفر رو بدونیم، می‌تونیم نام و نام خانوادگی‌اش رو هم بفهمیم. بنابراین، شماره ملی تعیین‌کننده نام و نام خانوادگیه.

🔵 وابستگی چندمقداری (Multivalued Dependency)
این نوع وابستگی زمانی رخ می‌ده که یک ستون می‌تونه به چند مقدار مستقل از یک ستون دیگه مربوط باشه. مثلاً اگه یک دانشجو چند شماره تماس و همچنین چند آدرس ایمیل داشته باشه، شماره تماس‌ها و آدرس‌های ایمیل به طور مستقل از هم هستن، اما هر دو به یک دانشجو مربوط می‌شن.

🔵 وابستگی ترانزیتیو (Transitive Dependency)
این وابستگی زمانی رخ می‌ده که یک ستون به طور غیرمستقیم به ستون دیگه وابسته باشه. مثلاً اگر بدونیم درس یک دانشجو چیه و بر اساسش استاد درس رو بدونیم، بعد اگه از روی استاد بتونیم دانشکده رو بفهمیم، اون وقت بین درس و دانشکده هم یک وابستگی غیرمستقیم (Transitive) وجود داره.

🔵 وابستگی پیوست (Join Dependency)
این وابستگی زمانی مطرح می‌شه که یک جدول بتونه به چند زیرجدول تقسیم شه و با ترکیب مجدد این زیرجدول‌ها، جدول اصلی دوباره ساخته شه. یعنی اطلاعات به شکلی تقسیم شده که بشه با اتصال اونها دوباره به داده‌های اولیه رسید.

🔵 وابستگی بیرونی (Domain-Key Normal Form - DKNF)
این وابستگی زمانی مطرح می‌شه که تمام محدودیت‌ها در جدول تنها به وسیله دامنه مجاز مقادیر ستون‌ها و کلیدهای اصلی تعیین شه. در این صورت، جدول در بالاترین سطح نرمال‌سازی قرار داره.

🔵 وابستگی تطابق (Inclusion Dependency)
این وابستگی بیان می‌کنه که مقدار یک ستون یا مجموعه‌ای از ستون‌ها در یک جدول باید با مقدار یک ستون یا مجموعه‌ای از ستون‌ها در جدول دیگه مطابقت داشته باشه. مثلاً شماره دانشجویی در جدول نمرات باید با شماره دانشجویی در جدول اطلاعات دانشجو تطابق داشته باشه.

🔵 وابستگی حلقوی (Cyclic Dependency)
این نوع وابستگی زمانی رخ می‌ده که مجموعه‌ای از وابستگی‌ها یک حلقه تشکیل بدن. مثلاً اگه ستون A به ستون B وابسته باشه، ستون B به ستون C و ستون C دوباره به ستون A وابسته باش، این یک حلقه است.

🔵 وابستگی انتزاعی (Partial Dependency)
این وابستگی زمانی رخ می‌ده که یک ستون غیرکلیدی به بخشی از کلید ترکیبی وابسته باشه. مثلاً اگه یک کلید ترکیبی شامل دو ستون کد درس و شماره کلاس باشه و ستون نام استاد فقط به کد درس وابسته باشه، این وابستگی انتزاعیه.

#Database

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

⏰ پست‌های هفته‌ای که گذشت رو این‌جا پیدا کنین!

🔺 آموزشی

🔵نرمال‌سازی و نرمال‌زدایی در پایگاه‌های داده
📎 https://t.me/data_ml/652

🔵مفهوم ایندکس‌گذاری در پایگاه‌های داده
📎 https://t.me/data_ml/656

🔵انواع JOIN در پایگاه داده‌ها
📎 https://t.me/data_ml/660

🔵انبار داده یا Data Warehousing
📎 https://t.me/data_ml/663

🔵پایگاه داده‌های NoSQL
📎 https://t.me/data_ml/667

🔵پشتیبان‌گیری و بازیابی در پایگاه‌های داده
📎 https://t.me/data_ml/669

🔺 کوئیز

🔵کوییز شماره ۱۷۹: شرایطی استفاده از Materialized Views در نرمال‌زدایی
📎 https://t.me/data_ml/654

🔵کوییز شماره ۱۸۰: توصیفی از ایندکس خوشه‌بندی شده در پایگاه‌داده‌ها
📎 https://t.me/data_ml/658

🔵کوییز شماره ۱۸۱: HASH JOIN در پایگاه داده
📎 https://t.me/data_ml/661

🔵کوییز شماره ۱۸۲: امکان بارگذاری موازی و مقیاس‌پذیری بالا در Data Vault 2.0
📎 https://t.me/data_ml/665

🔵کوییز شماره ۱۸۳: تکنیک Log Shipping در SQL Server
📎 https://t.me/data_ml/670

🔺 نکته

🔵 مروری بر تکنیک‌های نرمال‌زدایی
https://t.me/data_ml/655

🔵مقایسه انبار داده و پایگاه داده
📎 https://t.me/data_ml/659

🔵مقایسه انبار داده و دریاچه داده
📎 https://t.me/data_ml/662

🔵آشنایی با معماری Data Vault 2.0
📎 https://t.me/data_ml/666

🔵تفاوت پایگاه‌های داده SQL و NoSQL
📎 https://t.me/data_ml/668

🔵مروری بر انواع وابستگی در پایگاه داده‌ها
📎 https://t.me/data_ml/671

#Weekend
#Database

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👩‍🎓 برنامه آموزشی هفته: سیستم‌های توصیه‌گر یا Recommender Systems

🟠شنبه: انواع سیستم‌های توصیه‌گر

🔵یک‌شنبه: تکنیک‌های فیلترینگ مشارکتی

🟢دوشنبه: تکنیک‌های فاکتورگیری ماتریسی

🔴سه‌شنبه: معیارهای ارزیابی برای سیستم‌های توصیه‌گر

🟠چهارشنبه: یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر

🔵پنج‌شنبه: چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر

🟢جمعه: جمع‌بندی

#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 انواع سیستم‌های توصیه‌گر

سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) به کاربران کمک می‌کنن تا محتوا، محصولات یا خدماتی رو که به اونها علاقه‌مندن، پیدا کنن. این سیستم‌ها با تحلیل رفتار و ترجیحات کاربران، پیشنهاداتی مناسب ارائه می‌دن.

🔵 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا

سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا (Content-Based Recommender Systems) بر اساس ویژگی‌های آیتم‌ها و ترجیحات گذشته کاربر بهش پیشنهاداتی می‌دن. در این سیستم‌ها، هر آیتم دارای مجموعه‌ای از ویژگی‌ها (attributes) هست و پیشنهادها بر اساس تطابق این ویژگی‌ها با ترجیحات کاربر صورت می‌گیره.

🔵مزایا
- این سیستم‌ها می‌تونن پیشنهادهایی کاملاً منطبق با سلیقه‌ی کاربر ارائه بدن.
- چون این سیستم‌ها فقط بر اساس اطلاعات کاربر فعلی و ویژگی‌های آیتم‌ها عمل می‌کنن، نیازی به داده‌های گسترده‌ی کاربران دیگه ندارن.
- پیشنهادات این سیستم‌ها به دلیل مبتنی بودن بر ویژگی‌های آیتم‌ها، به راحتی قابل توضیح هستن.

🔵معایب
- این سیستم‌ها ممکنه پیشنهادات بسیار محدود و مشابه ارائه بدن، چون فقط به ویژگی‌های آیتم‌های مشابه توجه می‌کنن.
- تغییر در ترجیحات کاربر به سرعت در پیشنهادات سیستم بازتاب پیدا نمی‌کنه.

🔵مثال‌: با تحلیل ویژگی‌هایی مثل ژانر، کارگردان و بازیگران فیلم‌ها، فیلم‌های مشابه رو پیشنهاد می‌دن.

🔵 سیستم‌های فیلترسازی مشارکتی

سیستم‌های فیلترسازی مشارکتی (Collaborative Filtering Recommender Systems) بر اساس تحلیل رفتار و ترجیحات جمعی کاربران به پیشنهاد دادن می‌پردازن. در این سیستم‌ها، فرض بر اینکه اگه دو کاربر در گذشته آیتم‌های مشابهی رو دوست داشتن، احتمالاً در آینده هم از آیتم‌های مشابهی لذت خواهند برد.

🔵انواع فیلترسازی مشارکتی
- فیلترسازی مشارکتی مبتنی بر کاربر (User-Based Collaborative Filtering): در این روش، کاربران مشابه با کاربر فعلی شناسایی می‌شن و آیتم‌هایی که این کاربران مشابه دوست داشتن به کاربر فعلی پیشنهاد می‌شه.
- فیلترسازی مشارکتی مبتنی بر آیتم (Item-Based Collaborative Filtering): در این روش، آیتم‌هایی که در گذشته توسط کاربران مشابه پسندیده شدن شناسایی و بر اساس شباهت بین آیتم‌ها به کاربر فعلی پیشنهاد می‌شن.

🔵مزایا
- کشف موارد جدید: این سیستم‌ها می‌تونن آیتم‌هایی رو پیشنهاد بدن که کاربر هرگز با اونها مواجه نشده.
- انعطاف‌پذیری بالا: به دلیل استفاده از داده‌های جمعی، این سیستم‌ها می‌تونن ترجیحات کاربر رو با تغییر رفتار کاربران دیگه تطبیق بدن.

🔵معایب
- نیاز به داده‌های گسترده: برای عملکرد بهتر، این سیستم‌ها به داده‌های زیادی از کاربران مختلف نیاز دارن.
- مشکل شروع سرد (Cold Start): برای کاربران جدید یا آیتم‌های جدید که داده‌ای در مورد اونها وجود نداره، این سیستم‌ها نمی‌تونن پیشنهادات مناسبی ارائه بدن.
- مسائل مقیاس‌پذیری: با افزایش تعداد کاربران و آیتم‌ها، محاسبات لازم برای پیشنهادات پیچیده‌تر و زمان‌برتر می‌شه.

🔵مثال‌ها: سایت‌های خرید آنلاین مثل دیجی کالا با تحلیل رفتار خرید کاربران مشابه، محصولات پیشنهادی ارائه می‌دن.

🔵 سیستم‌های هیبریدی

سیستم‌های هیبریدی (Hybrid Recommender Systems) تلاش می‌کنن با ترکیب مزایای سیستم‌های مبتنی بر محتوا و فیلترسازی مشارکتی، عملکرد بهتری ارائه بدن. این سیستم‌ها از ترکیب روش‌های مختلف استفاده می‌کنن تا نقاط ضعف هر یک از روش‌ها رو پوشش بدن.

🔵روش‌های ترکیب
- ترکیب سری (Sequential Hybrid): در این روش، اول یکی از سیستم‌ها پیشنهاداتی ارائه می‌دد و بعد سیستم دیگه این پیشنهادات رو اصلاح یا تکمیل می‌کنه.
- ترکیب موازی (Parallel Hybrid): در این روش، هر دو سیستم به طور مستقل پیشنهادات خودشون رو ارائه می‌دن و بعد نتایج با هم ترکیب می‌شن.
- مدل ترکیبی (Mixed Hybrid): در این روش، ویژگی‌ها و داده‌های هر دو سیستم به طور همزمان در یک مدل واحد استفاده می‌شن تا پیشنهادات نهایی تولید شن.

🔵مزایا
- عملکرد بهتر: با ترکیب روش‌ها، این سیستم‌ها پیشنهادات دقیق‌تری ارائه می‌دن.
- پوشش نقاط ضعف: با استفاده از دو یا چند روش، نقاط ضعف هر روش به طور موثرتری پوشش داده می‌شه.
- انعطاف‌پذیری بیشتر: این سیستم‌ها می‌تونن به راحتی با تغییرات در داده‌ها و ترجیحات کاربران تطبیق پیدا کنن.

🔵معایب
- پیچیدگی بیشتر: طراحی و پیاده‌سازی این سیستم‌ها به دلیل ترکیب چند روش پیچیده‌تره.
- نیاز به منابع بیشتر: به دلیل استفاده از چند روش، این سیستم‌ها به داده‌ها و منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارن.

#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡 مشکلات شروع سرد چگونه بر سیستم‌های توصیه‌گر تأثیر می‌گذارند و چگونه می‌توان آنها را کاهش داد؟

مشکلات شروع سرد (Cold Start Problem) به وضعیت‌هایی اشاره دارن که در اونها سیستم‌های توصیه‌گر با داده‌های ناکافی برای ارائه پیشنهادات مناسب مواجه هستن. این مشکلات معمولاً در سه حوزه اصلی بروز پیدا می‌کنن:

🔵کاربران جدید: وقتی کاربر جدیدی وارد سیستم می‌شه و هنوز تعاملات کافی با سیستم نداشته، سیستم نمی‌تونه پروفایل دقیقی از علایق و سلایق‌اش بسازه.
🔵آیتم‌های جدید: وقتی آیتم جدیدی (مثلاً یک کتاب یا فیلم جدید) به سیستم اضافه می‌شه، سیستم نمی‌تونه بر اساس داده‌های کاربران دیگه توصیه‌های مناسبی ارائه بده.
🔵سیستم جدید: در ابتدای راه‌اندازی یک سیستم توصیه‌گر جدید، داده‌های کمی برای ایجاد پیشنهادات دقیق وجود دارن.

🔵 روش‌های کاهش مشکلات شروع سرد
🔵استفاده از داده‌های جانبی (Side Information): با استفاده از اطلاعات جانبی مثل داده‌های دموگرافیک کاربران، توصیفات آیتم‌ها، و داده‌های شبکه‌های اجتماعی می‌شه پروفایل‌های اولیه‌ای برای کاربران و آیتم‌ها ایجاد کرد. این اطلاعات می‌تونن شامل سن، جنسیت، محل زندگی، ژانر فیلم‌ها و کتاب‌ها، و غیره باشن.

🔵پرسشنامه‌های اولیه: با طرح یک پرسشنامه کوتاه از کاربران جدید، علایق و ترجیحات اولیه اونها رو به دست آورد و بر اون اساس توصیه‌ها ارائه داد.

🔵تکنیک‌های مبتنی بر محتوا (Content-Based Techniques): این تکنیک‌ها بر اساس ویژگی‌های آیتم‌ها و کاربران، پیشنهاداتی ارائه می‌دن. برای مثال، اگه کاربر جدیدی فیلم‌های علمی-تخیلی دوست داره، سیستم می‌تواند فیلم‌های مشابه رو بهش پیشنهاد بده.

🔵مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models): این مدل‌ها از ترکیب تکنیک‌های مختلف مثل فیلترینگ مبتنی بر محتوا و فیلترینگ مشارکتی استفاده می‌کنن تا دقت توصیه‌ها رو افزایش بدن. مثلاً اگه داده‌های کافی برای فیلترینگ مشارکتی وجود نداره، سیستم می‌تونه از فیلترینگ مبتنی بر محتوا استفاده کنه.

🔵تکنیک‌های انتقال دانش (Transfer Learning): با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق و انتقال دانش از سیستم‌های مشابه یا دامنه‌های مرتبط، می‌شه به سیستم‌های توصیه‌گر کمک کرد تا با داده‌های اولیه کم هم عملکرد خوبی داشته باشن.

🔵تکنیک‌های بازنشانی (Bootstrap Techniques): این تکنیک‌ها با استفاده از داده‌های اولیه تولید شده توسط کاربران دیگه یا داده‌های مصنوعی، سیستم رو در ابتدای کار بهبود می‌دن.

#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 روش‌های فیلترسازی مشارکتی در سیستم‌های توصیه‌گر

سیستم‌های توصیه‌گر به سه دسته اصلی مبتنی بر محتوا (Content-Based), فیلترسازی مشارکتی (Collaborative Filtering), و سیستم‌های هیبریدی (Hybrid Systems) تقسیم می‌شن. در این متن، به‌طور ویژه به روش‌های فیلترسازی مشارکتی می‌پردازیم.

🔵 فیلترسازی مشارکتی (Collaborative Filtering)

فیلترسازی مشارکتی یکی از محبوب‌ترین و موثرترین روش‌های توصیه‌ است که بر اساس تحلیل رفتارها و ترجیحات کاربران عمل می‌کنه. در این روش، سیستم به جای تحلیل ویژگی‌های اقلام، بر اساس تعاملات کاربران با اقلام، توصیه‌هایی رو ارائه می‌ده. فیلترسازی مشارکتی به دو دسته اصلی مبتنی بر کاربر (User-Based) و مبتنی بر آیتم (Item-Based) تقسیم می‌شه.

🔵 فیلترسازی مشارکتی مبتنی بر کاربر (User-Based Collaborative Filtering)

در روش فیلترسازی مشارکتی مبتنی بر کاربر، هدف اصلی پیدا کردن کاربران مشابه است. سیستم به دنبال کاربرانی می‌گرده که الگوهای رفتاری مشابهی با کاربر فعلی داشته باشن و بر اساس علاقه‌مندی‌های کاربران مشابه، اقلام جدیدی رو به کاربر فعلی توصیه می‌کنه. برای مثال، اگه دو کاربر اغلب فیلم‌های مشابهی رو تماشا کنن، فیلم‌هایی که یکی از اونها تماشا کرده ولی دیگری ندیده، می‌تونه به عنوان توصیه‌ای مناسب برای او در نظر گرفته شه.

🔵 فیلترسازی مشارکتی مبتنی بر آیتم (Item-Based Collaborative Filtering)

در روش فیلترسازی مشارکتی مبتنی بر آیتم، تمرکز روی شباهت بین اقلام هست. سیستم به دنبال آیتم‌هایی می‌گرده که الگوهای رفتاری مشابهی توسط کاربران داشته باشن و بر اساس علاقه‌مندی‌های کاربر فعلی به آیتم‌های دیگه، اقلام مشابه رو بهش توصیه می‌کنه.

🔵مراحل اصلی این روش‌ها عبارتند از:
۱. محاسبه شباهت کاربران: برای تعیین میزان شباهت بین دو کاربر، معمولاً از معیارهایی مثل ضریب همبستگی پیرسون یا شباهت کسینوسی استفاده می‌شه.
۲. ایجاد لیست کاربران مشابه: با توجه به معیار شباهت، لیستی از کاربرانی که بیشترین شباهت رو با کاربر فعلی دارن تهیه می‌شه.
۳. توصیه اقلام: اقلامی که توسط کاربران مشابه پسندیده شدن ولی توسط کاربر فعلی هنوز دیده نشدن، بهش توصیه می‌شن.

🔵 چالش‌های فیلترسازی مشارکتی
🔵مشکل شروع سرد (Cold Start Problem): این مشکل زمانی رخ می‌ده که یک کاربر یا آیتم جدید به سیستم اضافه می‌شه و هنوز داده کافی برای ارائه توصیه‌های دقیق وجود نداره.
🔵تراکم پایین ماتریس: در بسیاری از موارد، تعداد تعاملات کاربران با اقلام کمه و ماتریس تعاملات پراکنده می‌شه که می‌تونه دقت توصیه‌ها رو کاهش بده.
🔵مسائل مقیاس‌پذیری: با افزایش تعداد کاربران و آیتم‌ها، محاسبات مورد نیاز برای تعیین شباهت‌ها پیچیده و زمان‌بر می‌شه.

#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 تکنیک‌های فاکتورگیری ماتریس در سیستم‌های توصیه‌گر

🔵 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا

سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا بر اساس ویژگی‌های آیتم‌ها و ترجیحات کاربران عمل می‌کنن. در این سیستم‌ها، هر آیتم (مثلاً فیلم، کتاب یا محصول) با مجموعه‌ای از ویژگی‌ها توصیف می‌شه و سیستم سعی می‌کنه آیتم‌هایی رو پیشنهاد بده که با ترجیحات کاربر همخوانی دارن.

🔵فاکتورگیری ماتریس در سیستم‌های مبتنی بر محتوا: در این رویکرد، ما یک ماتریس آیتم-ویژگی داریم که هر سطرش یک آیتم و هر ستون یک ویژگی رو نشان می‌ده. فاکتورگیری ماتریس به ما کمک می‌کنه تا این ماتریس رو به دو یا چند ماتریس کوچکتر تجزیه کنیم. این کار چند مزیت داره:

- کاهش ابعاد: با تجزیه ماتریس به فاکتورهای کوچکتر، می‌تونیم ابعاد مسئله رو کاهش بدیم و ویژگی‌های پنهان رو کشف کنیم.
- کشف روابط پنهان: فاکتورگیری ماتریس می‌تونه روابطی رو بین ویژگی‌ها مشخص کنه که در نگاه اول قابل مشاهده نیستن.
- بهبود کارایی: با کاهش ابعاد، محاسبات سریع‌تر و کارآمدتر می‌شن.

مثال: فرض کنین ما یک سیستم توصیه‌گر فیلم داریم. هر فیلم با ویژگی‌هایی مثل ژانر، کارگردان، بازیگران و سال تولید توصیف می‌شه. با استفاده از فاکتورگیری ماتریس، می‌تونیم این ویژگی‌ها رو به فاکتورهای پنهان مثل احساسی، اکشن یا خلاقانه بودن تبدیل کنیم.

🔵 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی

فیلترینگ مشارکتی بر اساس این ایده عمل می‌کنه که کاربرانی که در گذشته سلیقه‌های مشابهی داشتن، احتمالاً در آینده هم ترجیحات مشابهی خواهند داشت. این سیستم‌ها از اطلاعات رتبه‌بندی یا رفتار گذشته کاربران برای پیش‌بینی علایق‌شون استفاده می‌کنن.

🔵فاکتورگیری ماتریس در فیلترینگ مشارکتی: در این رویکرد، ما معمولاً با یک ماتریس کاربر-آیتم مواجه هستیم که مقادیرش نشون‌دهنده رتبه‌بندی یا تعامل کاربران با آیتم‌هاست. فاکتورگیری ماتریس این ماتریس بزرگ و اغلب خلوت (sparse) رو به دو یا چند ماتریس کوچکتر تجزیه می‌کنه.

- ماتریس کاربر-فاکتور: این ماتریس نشون می‌ده که هر کاربر چقدر به هر فاکتور پنهان علاقه داره.
- ماتریس فاکتور-آیتم: این ماتریس نشون می‌ده که هر آیتم چقدر از هر فاکتور پنهان رو داره.

🔵مزایای استفاده از فاکتورگیری ماتریس در فیلترینگ مشارکتی
- حل مشکل کمبود داده‌ها: در بسیاری از موارد، ماتریس کاربر-آیتم بسیار خلوته (یعنی اکثر خانه‌هاش خالی هستن). فاکتورگیری ماتریس می‌تونه این مشکل رو تا حدی حل کنه.
- کشف الگوهای پنهان: فاکتورهای پنهان می‌تونن الگوهایی رو در داده‌ها مشخص کنن که مستقیماً قابل مشاهده نیستن.
- مقیاس‌پذیری: این روش برای سیستم‌های بزرگ با میلیون‌ها کاربر و آیتم قابل استفاده است.

🔵 سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی

سیستم‌های ترکیبی، همان‌طور که از اسم‌شون پیداست، ترکیبی از روش‌های مبتنی بر محتوا و فیلترینگ مشارکتی هستن. هدف از این ترکیب، بهره‌گیری از مزایای هر دو روش و غلبه بر محدودیت‌های اونهاست.

🔵فاکتورگیری ماتریس در سیستم‌های ترکیبی

- تلفیق ویژگی‌ها: می‌شه ویژگی‌های محتوایی رو با داده‌های مشارکتی در یک ماتریس واحد ترکیب کرد و سپس این ماتریس رو فاکتورگیری کرد.
- فاکتورگیری چندگانه: می‌شه چند ماتریس رو به طور همزمان فاکتورگیری کرد، به طوری که بعضی فاکتورها بین ماتریس‌ها مشترک باشن.
- ترکیب نتایج: می‌شه نتایج حاصل از فاکتورگیری ماتریس در روش‌های مبتنی بر محتوا و فیلترینگ مشارکتی رو با هم ترکیب کرد.

🔵مزایای استفاده از فاکتورگیری ماتریس در سیستم‌های ترکیبی
- انعطاف‌پذیری: این روش امکان ترکیب انواع مختلف داده‌ها و الگوریتم‌ها رو فراهم می‌کنه.
- دقت بالاتر: با ترکیب اطلاعات از منابع مختلف، می‌شه به پیش‌بینی‌های دقیق‌تری دست پیدا کرد.
-حل مشکل شروع سرد: سیستم‌های ترکیبی می‌تونن مشکل شروع سرد (cold start) رو که در فیلترینگ مشارکتی رخ می‌ده، تا حدی حل کنن.

فاکتورگیری ماتریس یک تکنیک قدرتمند در سیستم‌های توصیه‌گره که با کاهش ابعاد مسئله، کشف الگوهای پنهان و بهبود کارایی، به ما کمک می‌کنه تا توصیه‌های دقیق‌تر و شخصی‌سازی شده‌تری ارائه بدیم. با این حال، باید توجه داشت که انتخاب روش مناسب و تنظیم پارامترها نیاز به تجربه و آزمایش داره و باید متناسب با نیازها و ویژگی‌های خاص هر سیستم توصیه‌گر انجام شه.

#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 معیارهای ارزیابی در سیستم‌های توصیه‌گر

معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر با معیارهای سنتی متفاوت هستن. در اینجا به مهم‌ترین این معیارها می‌پردازیم.

🔵 معیار Precision@K مشابه دقت معمولیه با این تفاوت که دقت رو روی k آیتم برتر زمانی که به ترتیب دلخواه مرتب شدن محاسبه می‌کنه. این روش به شما امکان می‌ده تا k رو تغییر بدین و ببینین که امتیاز دقت چطور تغییر می‌کنه. یک استفاده رایج این معیار می‌تونه اندازه‌گیری عملکرد یک موتور جستجو بر اساس ۱۰ نتیجه برتر برای یک پرسش باشه.

🔵 معیار Recall@K در مواردی مفیده که تعداد آیتم‌های مرتبط کم باشه و ما می‌خوایم این آیتم‌ها در قسمت جلویی لیست مرتب‌شده قرار بگیرن. برای مثال، اگه کاربران بیشتر روی آیتم‌های ابتدایی لیست کلیک کنن، نشون‌دهنده اینکه سیستم توصیه‌گر تونسته آیتم‌های مرتبط رو در جایگاه‌های ابتدایی قرار بده و بنابراین Recall@K بالایی داره.

به عبارت دیگه، معیار Recall@K نشون می‌ده که چه درصدی از آیتم‌های مرتبط توسط سیستم در بین k آیتم برتر قرار گرفتن و کلیک‌های بیشتر کاربران روی این آیتم‌ها نشون‌دهنده موفقیت سیستم توصیه‌گره.

به طور خلاصه، معیار Recall@K به طور مؤثری عملکرد سیستم توصیه‌گر رو در جلب توجه کاربران به آیتم‌های مرتبط اندازه‌گیری می‌کنه و استفاده از کلیک‌های کاربران به عنوان شاخصی برای سنجش این معیار، روشی معتبره.

🔵 معیار MAP@K یا میانگین دقت متوسط K@ یک نسخه پیشرفته از Precision@K هست. این معیار برای داشتن اندازه‌گیری جامع‌تری از دقت خوبه به جای اینکه معیار رو فقط بر اساس یک مقدار K پایه‌گذاری کنه. ابتدا بیایید نگاهی به دقت متوسط @ K بیندازیم.

🔵 معیار MRR معیار MRR (Mean Reciprocal Rank) برای سنجش دقت سیستم در پیدا کردن اولین آیتم مرتبط در لیست نتایج استفاده می‌شه. برای هر پرسش (Query)، رتبه اولین آیتم مرتبط در لیست نتایج تعیین می‌شه. بعد معکوس این رتبه محاسبه می‌شه.

#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 استفاده از یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر

🔵 مدل‌سازی تعاملات پیچیده کاربر-آیتم: یکی از مهم‌ترین مزایای استفاده از یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر، توانایی اونها در مدل‌سازی تعاملات پیچیده بین کاربران و آیتم‌هاست. شبکه‌های عصبی عمیق می‌تونن روابط غیرخطی و پیچیده‌ای رو که در روش‌های سنتی قابل شناسایی نبودن، کشف کنن.

به عنوان مثال، در یک سیستم توصیه‌گر فیلم، یک شبکه عصبی عمیق می‌تونه ارتباطات ظریف بین ژانرها، کارگردان‌ها، بازیگران و حتی عناصر داستانی رو یاد بگیره. در نتیجه توصیه‌های دقیق‌تر و شخصی‌سازی شده‌تر حاصل می‌شه که فراتر از صرفاً در نظر گرفتن امتیازات کاربرانه.

🔵 پردازش داده‌های چندوجهی: یادگیری عمیق این امکان رو فراهم می‌کنه که سیستم‌های توصیه‌گر بتونن از انواع مختلف داده‌ها، از جمله متن، تصویر، صدا و حتی ویدئو استفاده کنن. این قابلیت به خصوص در پلتفرم‌های چندرسانه‌ای بسیار ارزشمنده.

برای مثال، در یک سیستم توصیه‌گر محصول، یک مدل یادگیری عمیق می‌تونه همزمان اطلاعات متنی توضیحات محصول، تصاویر محصول و نظرات کاربران رو پردازش کنه. این رویکرد چندوجهی منجر به درک عمیق‌تری از ویژگی‌های محصول و ترجیحات کاربر می‌شه.

🔵 استخراج ویژگی‌های خودکار: یکی دیگر از مزایای قابل توجه یادگیری عمیق، توانایی‌اش در استخراج خودکار ویژگی‌هاست. در روش‌های سنتی، مهندسان داده باید به صورت دستی ویژگی‌های مهم رو شناسایی و استخراج می‌کردن، که فرآیندی زمان‌بر و مستعد خطا بود.

شبکه‌های عصبی عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، می‌تونن به طور خودکار ویژگی‌های مرتبط رو از داده‌های خام استخراج کنن. در نتیجه نه تنها فرآیند توسعه سیستم رو تسریع می‌کنه، بلکه اغلب منجر به کشف الگوها و ویژگی‌هایی می‌شه که ممکنه از دید انسان پنهان باشن.

🔵 مدل‌سازی توالی و درک زمینه: یادگیری عمیق، به ویژه با استفاده از معماری‌هایی مثل LSTM (حافظه کوتاه‌مدت طولانی) و GRU (واحد بازگشتی گیت‌دار)، امکان مدل‌سازی دقیق توالی‌ها و زمینه‌ها رو فراهم می‌کنه. این قابلیت در سیستم‌های توصیه‌گر بسیار ارزشمنده، چون رفتار و ترجیحات کاربران اغلب در طول زمان تغییر می‌کنه.

برای مثال، در یک سیستم توصیه‌گر موسیقی، یک مدل LSTM می‌تونه الگوهای شنیداری کاربر رو در طول زمان یاد بگیره و توصیه‌هایی ارائه بده که نه تنها بر اساس ترجیحات کلی کاربر، بلکه بر اساس حالت روحی فعلی و زمینه (مثلاً زمان روز یا فصل) هم باشه.

🔵 شخصی‌سازی پیشرفته: یادگیری عمیق امکان شخصی‌سازی بسیار دقیق و پیشرفته رو فراهم می‌کنه. مدل‌های عمیق می‌تونن الگوهای رفتاری ظریف و منحصر به فرد هر کاربر رو یاد بگیرن و توصیه‌هایی ارائه بدن که به طور خاص برای اون کاربر بهینه شده‌.

این سطح از شخصی‌سازی می‌تونه شامل در نظر گرفتن عواملی مثل سلیقه‌های خاص، الگوهای مصرف، و حتی تغییرات موقتی در ترجیحات باشه. برای مثال، یک سیستم توصیه‌گر غذا مبتنی بر یادگیری عمیق می‌تونه نه تنها ترجیحات کلی غذایی کاربر رو در نظر بگیره، بلکه تغییرات فصلی، رژیم‌های غذایی موقت و حتی تمایلات لحظه‌ای رو هم لحاظ می‌کنه.

🔵 مقابله با مشکل شروع سرد: یکی از چالش‌های اصلی در سیستم‌های توصیه‌گر، مشکل شروع سرد هست که زمانی رخ می‌ده که سیستم با کاربر یا آیتم جدیدی مواجه می‌شه که هیچ داده‌ای درباره‌اش نداره. یادگیری عمیق می‌تونه به طرق مختلف به حل این مشکل کمک کنه.

مدل‌های یادگیری عمیق می‌تونن از داده‌های جانبی مثل اطلاعات پروفایل کاربر یا متادیتای آیتم استفاده کنن تا حتی برای کاربران یا آیتم‌های جدید، توصیه‌های معقولی ارائه بدن. همچنین، این مدل‌ها می‌تونن به سرعت از تعاملات اولیه یاد بگیرن و توصیه‌ها رو به سرعت بهبود بدن.

🔵 بهبود مقیاس‌پذیری: با افزایش حجم داده‌ها و تعداد کاربران، مقیاس‌پذیری به یک چالش جدی برای سیستم‌های توصیه‌گر تبدیل می‌شه. یادگیری عمیق، به ویژه با استفاده از تکنیک‌هایی مثل یادگیری توزیع‌شده و بهینه‌سازی‌های سخت‌افزاری، به بهبود قابل توجه مقیاس‌پذیری کمک می‌کنه.

مدل‌های یادگیری عمیق می‌تونن حجم زیادی از داده‌ها رو پردازش کنن و در عین حال، زمان پاسخگویی سریعی داشته باشن. در نتیجه ارائه توصیه‌های بلادرنگ حتی در مقیاس‌های بسیار بزرگ رو فراهم می‌کنه.

🔵 ترکیب با سایر تکنیک‌ها: یادگیری عمیق می‌تونه به طور موثری با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ترکیب شه تا سیستم‌های توصیه‌گر قدرتمندتری ایجاد کنه. برای مثال ترکیب یادگیری عمیق با تکنیک‌های تقویتی منجر به توسعه سیستم‌هایی می‌شه که نه تنها بر اساس داده‌های گذشته، بلکه با در نظر گرفتن اهداف بلندمدت (مثل رضایت کاربر در طول زمان) هم عمل می‌کنن.

#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👩‍🎓 برنامه آموزشی هفته: حاکمیت داده‌ها یا Data Governance

🟠شنبه: مدیریت کیفیت داده

🔵یک‌شنبه: امنیت و حریم خصوصی داده‌ها

🟢دوشنبه: مدیریت چرخه حیات داده‌ها

🔴سه‌شنبه: مدیریت Metadata

🟠چهارشنبه: دسترسی و کنترل داده‌ها

🔵پنج‌شنبه: استانداردها و سیاست‌های داده‌ها

🟢جمعه: جمع‌بندی

#Data_Governance

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ