💡نقش یادگیری فعال (Active Learning) در زمینه تشخیص ناهنجاری چطور می‌تونه باشه؟

یادگیری فعال در تشخیص ناهنجاری به مدل اجازه می‌ده تا برای بهبود عملکردش، داده‌هایی رو که از نظر اطلاعاتی مفیدن، به صورت انتخابی جمع‌آوری یا برچسب‌گذاری کنه. این رویکرد به کاهش نیاز به برچسب‌های دستی و بهبود کشف ناهنجاری‌ها کمک می‌کنه.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 کاربرد تشخیص ناهنجاری در دنیای واقعی

تشخیص ناهنجاری کاربردهای متنوعی در صنایع مختلف داره. بیایین به کاربردهاش در چند حوزه مهم نگاهی بندازیم.

🔵 مالی

🔵تشخیص تقلب کارت اعتباری: شناسایی تراکنش‌های غیرمعمول که احتمالاً تقلبی هستن.
🔵معاملات الگوریتمی: شناسایی معاملات یا شرایط بازار که عملکرد غیرعادی دارن.

🔵 فناوری اطلاعات و امنیت

🔵تشخیص نفوذ: تشخیص دسترسی‌های احتمالاً غیرمجاز یا فعالیت‌های مخرب در شبکه.
🔵نظارت بر سلامت سیستم: شناسایی بالقوه مشکلات سخت‌افزاری یا نرم‌افزاری با تشخیص انحرافات در معیارهای سیستم.

🔵 بهداشت و درمان

🔵تشخیص تقلب پزشکی: کمک به شناسایی ادعاهای بیمه‌ای تقلبی در بهداشت و درمان.
🔵نظارت بر بیمار: هشدار به متخصصان بهداشت در مورد انحرافات در نشانه‌های حیاتی یا رفتار بیمار.

🔵 بازاریابی

🔵تشخیص تقلب در تبلیغات: شناسایی و حذف تعاملات تبلیغاتی که توسط ربات‌ها ایجاد شدن.
🔵تحلیل رفتار مشتری: تعیین اقدامات غیرعادی که ممکنه نشون‌دهنده تقلب یا فعالیت غیر واقعی باشن.

🔵 کاربردهای صنعتی

🔵کنترل کیفیت تولید: تشخیص محصولات معیوب در خطوط تولید.
🔵نگهداری پیشگیرانه: کمک به شناسایی تجهیزاتی که احتمالاً دچار نقص می‌شن یا نیاز به توجه فوری دارن تا از خاموشی‌های برنامه‌ریزی نشده جلوگیری شه.

🔵 مخابرات

🔵تحلیل ترافیک شبکه: تشخیص نوسانات غیرعادی یا افت‌های داده که نشون‌دهنده مشکلات فنی یا حملات احتمالی هستن.

🔵 جغرافیا و نظارت بر محیط زیست

🔵نظارت مکانی: شناسایی ناهنجاری‌ها در تصاویر ماهواره‌ای یا داده‌های جغرافیایی. میشه از تشخیص ناهنجاری برای تشخیص فعالیت‌های غیرقانونی مثل معدن‌کاری غیرمجاز، قطع درختان یا گسترش شهرنشینی به صورت غیرقانونی استفاده کرد.

🔵 حمل و نقل

🔵نگهداری بزرگراه مبتنی بر ناهنجاری: تشخیص ناهنجاری‌هایی مثل چاله‌ها و گزارش‌شون برای تعمیر.

🔵 پردازش متن و گفتار

🔵تشخیص سرقت ادبی: شناسایی قطعات متنی که احتمالاً کپی شدن.
🔵فیلتر کردن هرزنامه: تشخیص الگوها یا محتویات غیرعادی در ایمیل‌ها یا پیام‌ها.

این کاربردها نشون‌دهنده تنوع و اهمیت بالای تشخیص ناهنجاری در تأمین امنیت و بهینه‌سازی عملیات در صنایع مختلفه. با پیشرفت فناوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، میشه انتظار داشت که کاربرد تشخیص ناهنجاری همچنان در حال گسترش باشه و به شکل‌گیری سیستم‌های هوشمندتر و ایمن‌تر کمک کنه.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🧑‍🎓 مروری کامل بر تشخیص ناهنجاری در یادگیری ماشین

در این بلاگ، به طور جامع به بررسی و تحلیل تشخیص ناهنجاری در یادگیری ماشین پرداخته شده و می‌تونه منبع کاملی برای یادگیری این موضوع باشه.

🟢برای مطالعه بیشتر کلیک کنین:
👉📎 ctdrs.ir/ds0231

🟡ازتون دعوت می‌کنیم تا سوالات و نظرات‌تون رو در این بلاگ به اشتراک بگذارین تا ما فرصت پاسخگویی بهشون رو داشته باشیم.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

⏰ پست‌های هفته‌ای که گذشت رو این‌جا پیدا کنین!

🔺 آموزشی

🔵هدف از تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/279

🔵انواع روش‌های تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/283

🔵بررسی iForest با جزئیات
👉🔗 https://t.me/data_ml/286

🔵بررسی LOF با جزئیات
👉🔗 https://t.me/data_ml/289

🔵شبکه‌های عصبی برای تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/292

🔵کاربرد تشخیص ناهنجاری در دنیای واقعی
👉🔗 https://t.me/data_ml/295

🔺 کوئیز

🔵کوییز شماره ۷۹: انواع ناهنجاری‌
👉🔗 https://t.me/data_ml/281

🔵کوییز شماره ۸۰: تکنیک برای کشف ناهنجاری‌های مبتنی بر تراکم
👉🔗 https://t.me/data_ml/284

🔵کوییز شماره ۸۱: محدودیت در استفاده از Isolation Forest
👉🔗 https://t.me/data_ml/287

🔵کوییز شماره ۸۲: مفهوم فاصله قابل دسترسی در LOF
👉🔗 https://t.me/data_ml/290

🔵کوییز شماره ۸۳: GANs در تشخیص ناهنجاری‌
👉🔗 https://t.me/data_ml/293

🔵کوییز شماره ۸۴: کاربرد تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/296

🔺 نکته

🔵تفاوت تشخیص ناهنجاری با حذف نویز
👉🔗 https://t.me/data_ml/282

🔵مزایا و معایب روش‌های تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/285

🔵قطعه کد الگوریتم iForest
👉🔗 https://t.me/data_ml/288

🔵قطعه کد الگوریتم LOF
👉🔗 https://t.me/data_ml/291

🔵نقش Active Learning در تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/294

🔵بلاگ تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/297

#Weekend
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👩‍🎓 برنامه آموزشی هفته: سیستم‌های توصیه‌گر یا Recommender systems

🟠شنبه: اهداف و کاربرد

🔵یک‌شنبه: معرفی انواع

🟢دوشنبه: سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا

🔴سه‌شنبه: سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ

🟠چهارشنبه: سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق

🔵پنج‌شنبه: یادگیری تقویتی

🟢جمعه: جمع بندی

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 اهداف و کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر

سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین تکنولوژی‌ها در حوزه یادگیری ماشین هستن.

هدف اصلی از طراحی و پیاده‌سازی این سیستم‌ها، ارائه توصیه‌های سفارشی و مرتبط به کاربران بر اساس ترجیحات، رفتار و الگوهای قبلی‌شونه.

🔵 اهداف سیستم‌های توصیه‌گر

🔵افزایش رضایت کاربران: یکی از اصلی‌ترین اهداف سیستم‌های توصیه‌گر، افزایش رضایت کاربران با ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی شده است.

با توجه به تنوع زیاد محتوا و محصولات موجود در فضای آنلاین، کاربران ممکنه در پیدا کردن آیتم‌هایی که بهشون علاقه‌دارن، دچار سردرگمی شن.

سیستم‌های توصیه‌گر با تجزیه و تحلیل داده‌های رفتاری کاربران و شناسایی الگوها و علایق‌شون، توصیه‌هایی مرتبط و مفید ارائه می‌دن تا تجربه کاربری بهبود پیدا کنه.

🔵افزایش فروش و درآمدزایی: سیستم‌های توصیه‌گر از طریق ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی شده می‌تونن به عنوان یک ابزار بازاریابی قدرتمند عمل کنن که مستقیما روی تصمیمات خرید کاربران تأثیر می‌گذاره.

🔵کاهش اثر فراوانی اطلاعات: با افزایش حجم اطلاعات موجود در اینترنت، کاربران مشکل اضافه‌بار اطلاعاتی (Information Overload) مواجه می‌شن و فرآیند تصمیم‌گیری براشون سخت میشه.

سیستم‌های توصیه‌گر با فیلتر کردن اطلاعات و ارائه محتوای مرتبط و مفید به کاربران، به کاهش اثر فراوانی اطلاعات کمک می‌کنن. در نتیجه باعث انتخاب مؤثرتر از بین گزینه‌های موجود و صرفه جویی در زمان میشن.

🔵تقویت ارتباط با مشتری: این سیستم‌ها با ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی شده، به تقویت ارتباط بین کسب‌وکارها و مشتریان کمک می‌کنن. این کار باعث افزایش تکرار خرید و توصیه محصولات یا خدمات توسط کاربران به دیگران میشه.

🔵بهینه‌سازی موجودی و مدیریت زنجیره تأمین: در بخش‌هایی مثل خرده‌فروشی، سیستم‌های توصیه‌گر با پیش‌بینی میزان تقاضا برای محصولات و بررسی رفتار خرید کاربران، به کسب‌وکارها در مدیریت موجودی‌شون به بهینه‌ترین شکل ممکن کمک می‌کنن.

🔵 کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر

🔵تجارت الکترونیک: در وب‌سایت‌های فروشگاهی، سیستم‌های توصیه‌گر با تحلیل رفتار خرید و ترجیحات کاربران، محصولات مرتبط یا مکمل رو بهشون پیشنهاد می‌دن.

🔵سرویس‌های استریم موسیقی و ویدئو: پلتفرم‌هایی مثل فیلیمو، رادیو جوان و YouTube از سیستم‌های توصیه‌گر برای ارائه محتوای سفارشی استفاده می‌کنن. با توجه به تاریخچه مشاهده یا گوش دادن کاربران، این سیستم‌ها محتوای جدیدی رو که احتمال داره بهش علاقه داشته باشن، پیشنهاد می‌ده.

🔵شبکه‌های اجتماعی: سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی برای پیشنهاد دوستان، صفحات، گروه‌ها و محتوایی که کاربران ممکنه دوست داشته باشن، استفاده می‌شن. این کار به افزایش تعامل و ایجاد ارتباطات معنادار کمک می‌کنه.

🔵سیستم‌های آموزشی آنلاین: پلتفرم‌های آموزشی مثل کورسرا از سیستم‌های توصیه‌گر برای پیشنهاد دوره‌ها، ویدئوهای آموزشی و منابع مطالعاتی بر اساس علاقه‌مندی‌ها و نیازهای یادگیری کاربران استفاده می‌کنن. در نتیجه بهترین و موثرترین مسیر یادگیری ایجاد میشه.

🔵صنایع مالی و بانکداری: در حوزه مالی، سیستم‌های توصیه‌گر برای ارائه محصولات و خدمات مالی سفارشی مثل وام‌ها، سرمایه‌گذاری‌ها و بیمه‌ها بر اساس وضعیت مالی و نیازهای کاربران کاربرد دارن.

🔵 پیشرفت‌ها و چالش‌ها

پیشرفت‌ها در یادگیری ماشین و داده‌کاوی به بهبود قابلیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر کمک کردن. اما چالش‌هایی مثل حفظ حریم خصوصی کاربران، مقابله با محتوای جعلی و تقلبی و ارائه توصیه‌های متنوع و بی‌طرفانه هنوز موضوعات مهمی هستن که باید بهشون توجه شه.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: اهمیت اتفاقی بودن، نوآوری و تنوع در سیستم‌های توصیه‌گر رو توضیح بدین.

🔵اتفاقی بودن (Serendipity): این ویژگی به توصیه‌های غیرمنتظره ولی مطلوب اشاره داره که کاربر ممکنه از پیش باهاشون آشنا نباشه.

این نوع توصیه‌ها تجربه کاربر رو بهتر می‌کنن و بهش کمک می‌کنن تا محتوای جدید و جذابی رو کشف کنه.

🔵نوآوری (Novelty): نوآوری به توصیه موارد جدید یا ناشناخته برای کاربر اشاره داره، حتی اگه این موارد خارج از الگوهای معمول کاربر باشن.

نوآوری می‌تونه به حفظ علاقه کاربران کمک کنه و اونها رو به استفاده مداوم از سیستم توصیه‌گر تشویق کنه.

🔵تنوع (Diversity): تنوع در توصیه‌ها به این معنی هست که کاربران با گزینه‌های متفاوتی روبرو می‌شن، در نتیجه از خستگی کاربر، ناشی از مشاهده مداوم یک نوع محتوا جلوگیری میشه.

تنوع به کاربران کمک می‌کنه تا دید وسیع‌تری به محتواهای موجود داشته باشن و فرصت‌های بیشتری برای کشف علایق جدید یا توسعه علایق فعلی‌شون پیدا کنن.

بنابراین این سه عنصر به سیستم‌های توصیه‌گر کمک می‌کنن تا تجربه کاربری رو بهبود بخشنن، تعامل کاربران رو افزایش بدن و از تبدیل شدن سیستم به یک حلقه بسته و تکراری جلوگیری کنن.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 انواع متدهای سیستم‌های توصیه‌گر

بررسی انواع مختلف سیستم‌های توصیه‌گر و رویکردهای مورد استفاده در هر کدوم:

🔵 فیلترینگ بر اساس محتوا (Content-Based Filtering)

فیلترینگ بر اساس محتوا یکی از قدیمی‌ترین و ساده‌ترین روش‌های سیستم‌های توصیه‌گره. در این روش، پیشنهادات بر اساس ویژگی‌های آیتم‌هایی که کاربر قبلاً باهاشون تعامل داشته، ارائه می‌شن. برای مثال، اگه یک کاربر فیلم‌هایی با ژانر علمی-تخیلی رو دیده باشه، سیستم توصیه‌گر فیلم‌های دیگه‌ای با همین ژانر رو بهش پیشنهاد می‌ده.

🔵 فیلترینگ همکارانه (Collaborative Filtering)

فیلترینگ همکارانه یکی از محبوب‌ترین و کارآمدترین روش‌های پیشنهاد محتواست. این روش بر اساس الگوهای رفتاری کاربران و تعاملات بین کاربران و آیتم‌ها کار می‌کنه. دو زیرمجموعه اصلی این روش عبارتند از:

🔵روش SVD (تجزیه مقادیر منفرد): یکی از روش‌های کلاسیک در فیلترینگ همکارانه که با استفاده از تجزیه ماتریس برای کاهش ابعاد داده‌ها و پیدا کردن الگوهای پنهان در داده‌های تعاملی کاربران عمل می‌کنه.

🔵روش Embedding: یه روش جدید که با تبدیل ویژگی‌های کاربران و آیتم‌ها به بردارهای کم‌بعد، سعی در فهم عمیق‌تر تعاملات و ترجیحات کاربران داره.

🔵 فیلترینگ ترکیبی (Hybrid Filtering)

فیلترینگ Hybrid ترکیبی از روش‌های فیلترینگ بر اساس محتوا و همکارانه‌ست. این روش با استفاده از نقاط قوت هر دو روش، سعی در ارائه پیشنهادات دقیق‌تر و شخصی‌سازی شده‌تر داره. در نتیجه میشه به تعاملات کاربران و ویژگی‌های محتوایی آیتم‌ها به صورت همزمان توجه کرد.

🔵 فیلترینگ مبتنی بر یادگیری عمیق (DL-Based Filtering)

یادگیری عمیق امکان استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده رو برای تحلیل داده‌های کاربری و ارائه پیشنهادات دقیق ممکن می‌کنه. این رویکرد می‌تونه از داده‌های غیرساختاریافته هم استفاده کنه و الگوهای پیچیده‌تر و غیرخطی رو در داده‌های کاربری تشخیص بده.

🔵 فیلترینگ با آگاهی از زمینه کاربر (User's Context-Aware Filtering)

این روش با در نظر گرفتن زمینه فعلی کاربر، مثل موقعیت مکانی، زمان و وضعیت اجتماعی، پیشنهادات رو ارائه می‌ده. آگاهی از زمینه به سیستم‌های پیشنهاد‌دهنده امکان می‌ده که پیشنهاداتی مرتبط‌تر و مناسب‌تر با شرایط فعلی کاربر ارائه بدن.

🔵 فیلترینگ مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Filtering)

یادگیری تقویتی یک رویکرد محاسباتیه که در اون سیستم‌های توصیه‌گر به صورت پویا با توجه به بازخورد کاربران تطبیق پیدا می‌کنن. این روش به سیستم اجازه می‌ده تا با آزمون و خطا و بر اساس پاداش‌های دریافتی از تعاملات کاربر، بهبود پیدا کنه و پیشنهادات بهینه‌تری ارائه بده.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: چطور میشه چالش‌های مقیاس‌پذیری و پراکندگی رو در سیستم‌های توصیه‌گر مدیریت کرد؟

🔵 مقیاس‌پذیری (Scalability)

🔵استفاده از الگوریتم‌هایی که به طور خاص برای کار با حجم بالای داده طراحی شدن مثل Matrix Factorization و شبکه‌های عصبی عمیق.

🔵میشه از پایگاه‌های داده NoSQL برای ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها یا پردازش موازی و توزیع‌شده (مثلا Apache Spark) استفاده کرد.

🔵 پراکندگی (Scalability)

🔵استفاده از تکنیک‌های فیلتر کردن برای کاهش تعداد آیتم‌هایی که باید به کاربر توصیه شه.

🔵استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رتبه‌بندی آیتم‌ها برای توصیه به کاربران.

❗️هیچ راه‌حل واحدی برای مقابله با این چالش‌های در سیستم‌های توصیه‌گر وجود نداره. بهترین راه‌حل بسته به نوع سیستم توصیه‌گر و داده‌های مورد استفاده انتخاب میشه.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا

فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering) یک روش در سیستم‌های توصیه‌گره که بر اساس تجزیه و تحلیل ویژگی‌های آیتم‌هایی که کاربر قبلاً بهشون تمایل نشون داده، کار می‌کنه. در این روش، هدف اینکه آیتم‌های جدیدی که دارای ویژگی‌های مشابهی هستن، شناسایی و به کاربر پیشنهاد شن.

🔵 نحوه کارکرد

برای اجرای فیلترینگ مبتنی بر محتوا، اول باید ویژگی‌های هر آیتم (مثل عنوان، دسته‌بندی، تگ‌ها، توضیحات) رو استخراج کنیم. این فرایند با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای متن، تحلیل تصویر برای عکس‌ها یا حتی تحلیل صدا برای فایل‌های صوتی انجام میشه.

در ادامه یک پروفایل کاربری، شامل ویژگی‌های آیتم‌هایی که کاربر در گذشته باهاشون تعامل داشته، ایجاد میشه. این پروفایل به ما کمک می‌کنه تا ترجیحات کاربر رو درک کنیم.

در نهایت، با استفاده از یک الگوریتم تطبیق، آیتم‌های جدیدی که بیشترین شباهت رو به پروفایل کاربر دارن، شناسایی و به عنوان پیشنهاد ارائه می‌شن.

🔵 مزایای Content-Based Filtering

🔵شخصی‌سازی بالا: چون پیشنهادات بر اساس علایق و ترجیحات فردی کاربر ایجاد می‌شن، سطح بالایی از شخصی‌سازی رو ارائه می‌دن.

🔵نیاز به کمترین اطلاعات کاربر: بر خلاف روش‌های دیگه مثل فیلترینگ همکارانه، نیازی به داده‌های رفتاری کاربران دیگه ندارن.

🔵 معایب Content-Based Filtering

🔵محدودیت در تنوع: ممکنه کاربران فقط به آیتم‌هایی، شبیه به مواردی قبلاً دیدن، معرفی شن و از تجربه تنوع کمتری برخوردار باشن.

🔵مشکل در شناسایی ویژگی‌های مهم: تعیین اینکه کدوم ویژگی‌ها برای شناسایی ترجیحات کاربر مهمن، می‌تونه چالش‌برانگیز باشه.

🔵 چالش‌های موجود

🔵مقیاس‌پذیری: با افزایش حجم داده‌ها و تعداد کاربران، اطمینان از اینکه سیستم‌های توصیه‌گر بتونن به طور موثر مقیاس‌پذیری باشن، چالش‌برانگیزه و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و استفاده از معماری‌های قابل توسعه ضروریه.

🔵حریم خصوصی: جمع‌آوری و پردازش داده‌های کاربران نگرانی‌هایی در مورد حفظ حریم خصوصی ایجاد کرده. رعایت مقررات حفاظت از داده‌ها مثل GDPR و ارائه شفافیت و کنترل به کاربران در مورد داده‌های جمع‌آوری شده و نحوه استفاده ازشون مهمه.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: چه مزایایی در استفاده از رویکردهای مبتنی بر همسایه برای سیستم‌های توصیه‌گر وجود داره؟

مزایای استفاده از رویکردهای مبتنی بر همسایگی شامل سادگی پیاده‌سازی، توانایی توصیه محصولات بر اساس ترجیحات مشابه کاربران و قابلیت ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی شده است.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ

فیلترینگ همکاری‌محور (Collaborative Filtering) یکی از رویکردهای اصلی در ساخت سیستم‌های توصیه‌گره که بر اساس رفتار گذشته و ترجیحات کاربران کار می‌کنه. این روش با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های کاربران و پیدا کردن الگوهای مشترک بین‌شون، پیشنهادهای مرتبط رو ارائه می‌ده.

🔵 انواع فیلترینگ همکاری‌محور

🔵مبتنی بر کاربر (User-Based): این روش با مقایسه شباهت بین کاربران و پیدا کردن کاربرانی که ترجیحات مشابهی دارن، پیشنهادات رو ارائه می‌ده.

🔵مبتنی بر مورد (Item-Based): در این روش، شباهت بین موارد (مثل کالاها یا محتوا) بررسی می‌شن و بر اساس موارد مشابه مورد علاقه کاربر، پیشنهادهای جدید ارائه می‌شن.

🔵 چالش‌ها و راهکارها

🔵شروع سرد (Cold Start): زمانیکه کاربر یا مورد جدیدی وارد سیستم می‌شه و داده کافی برای تحلیلش وجود نداره.

🔵مقیاس‌پذیری: با افزایش تعداد کاربران و موارد، محاسبات پیچیده و زمان‌بر میشن.

🔵کمبود داده‌ها: در بسیاری از مواقع، کاربران تنها به تعداد کمی از موارد واکنش نشون می‌دن که در نتیجه داده‌ها ناکافی و ناکامل میشن.

برای مقابله با این چالش‌ها، رویکردهای مختلفی وجود داره:

🔵راهکارهای مقابله با شروع سرد: استفاده از روش‌های فیلترینگ محتوا-محور یا تکنیک‌های هیبریدی که ترکیبی از فیلترینگ محتوا و همکاری‌محور هستن.

🔵بهبود مقیاس‌پذیری: استفاده از الگوریتم‌های کاهش بعد مثل تجزیه ماتریس یا شبکه‌های عصبی برای کاهش پیچیدگی محاسبات.

🔵کاهش نقص داده‌ها: استفاده از تکنیک‌هایی مثل افزایش داده (Data Augmentation) یا مدل‌های پیش‌بینی برای پر کردن داده‌های گمشده.

🔵 دو زیرمجموعه اصلی Collaborative Filtering

🔵روش SVD (تجزیه مقادیر منفرد)

روش تجزیه مقادیر منفرد یا SVD، یک تکنیک ریاضیاتی قدرتمنده که برای کاهش ابعاد ماتریس‌های بزرگ داده‌های تعاملی کاربران به کار می‌ره.

این روش با تجزیه ماتریس تعاملات کاربر-آیتم به سه ماتریس جداگانه عمل می‌کنه: ماتریس U که کاربران رو نشون می‌ده، ماتریس Σ (سیگما) که دارای مقادیر منفرده و اهمیت نسبی ویژگی‌های پنهان رو نشون می‌ده، و ماتریس V که آیتم‌ها رو نمایش می‌ده.

استفاده از SVD امکان کشف الگوهای پنهان در داده‌های رو ایجاد می‎کنه. در نتیجه ترجیحات کاربران و ویژگی‌های آیتم‌ها رو در فضاهای کم‌بعد رسم می‌کنه. این کاهش ابعاد به بهبود کارایی محاسباتی و دقت پیش‌بینی‌ها کمک می‌کنه.

🔵روش Embedding

روش Embedding به مدل‌ها امکان می‌ده ترجیحات کاربران و ویژگی‌های آیتم‌ها رو به صورت بردارهای کم‌بعد نشون بدن.

این بردارها در فضایی قرار می‌گیرن که میزان شباهت یا تفاوت بین کاربران و آیتم‌ها رو قابل محاسبه و قابل تفسیر می‌کنن.

روش Embedding در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق محبوبیت زیادی داره. چون این روش‌ها می‌تونن اطلاعات پیچیده‌ رو از داده‌های تعاملی استخراج و درک عمیق‌تری از ترجیحات کاربران و خصوصیات آیتم‌ها ارائه بدن.

استفاده از روش‌های تعبیه به سیستم‌های پیشنهاد دهنده اجازه می‌ده تا با دقت بالاتری پیشنهادهای شخصی‌سازی شده ارائه بدن.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: چطور بین سیستم توصیه‌گر همسایگی مبتنی بر کاربر و مبتنی بر آیتم انتخاب می‌کنید؟

انتخاب بین سیستم توصیه‌گر مبتنی بر کاربر و مبتنی بر آیتم به عواملی مثل اندازه دیتاست، تنوع ترجیحات کاربر و نیاز به سرعت پاسخ‌گویی بستگی داره. سیستم‌های مبتنی بر کاربر معمولاً وقتی ترجیح داده می‌شن که تعداد کاربران نسبت به تعداد آیتم‌ها کمتر باشه و برعکس برای سیستم‌های مبتنی بر آیتم.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، شاخه‌ای از هوش مصنوعیه که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق به مدل‌سازی و پردازش داده‌ها می‌پردازه.

در سیستم‌های توصیه‌گر، یادگیری عمیق برای پیدا کردن الگوهای پیچیده در داده‌های کاربر و بهبود دقت پیشنهادها استفاده میشه.

🔵 انواع مدل‌های یادگیری عمیق در سیستم‌های پیشنهاددهنده

🔵شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs): برای پردازش تصاویر محصولات و تحلیل محتوا استفاده می‌شن.

🔵شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای پیش‌بینی سلسله مراتبی از تعاملات کاربران و تحلیل متن استفاده می‌شن.

🔵ماشین‌های بلتزمن محدود (RBMs) و شبکه‌های عصبی خودکدگذار (Autoencoders): برای کاهش بعد و یادگیری ویژگی‌های پنهان داده‌ها.

🔵 فیلترینگ مبتنی بر محتوا و همکاری در یادگیری عمیق

🔵فیلترینگ مبتنی بر محتوا: مدل‌های یادگیری عمیق با تحلیل دقیق محتوا، پیشنهادهای مرتبط‌تری در این روش ارائه میدن.

🔵فیلترینگ همکاری: شبکه‌های عصبی عمیق در پیدا کردن ارتباطات پیچیده و غیرخطی بین کاربران و محصولات، کارآمدن.

🔵 مکانیزم توجه (Attention Mechanisms) به مدل اجازه می‌ده تا روی بخش‌های خاصی از داده‌های ورودی تمرکز کنه، که می‌تونه در بهبود دقت پیشنهادها، مخصوصا در متن‌های طولانی یا سری‌های زمانی پیچیده، بسیار مفید باشه.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: چطور میشه یک سیستم توصیه‌گر رو با استفاده از الگوریتم k-NN پیاده‌سازی کرد؟

اول باید داده‌های امتیازات کاربران رو جمع‌آوری کرد. بعد با استفاده از این داده‌ها، میشه مدل k-NN رو آموزش داد تا کاربرانی که سلیقه‌های مشابهی دارن رو پیدا کرد.

بر این اساس، میشه امتیازاتی که کاربران مشابه به آیتم‌ها دادن رو برای پیش‌بینی امتیازات کاربر جاری استفاده کرد و توصیه‌هایی براساس این امتیازات ارائه داد.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning - RL) به مدل‌ها اجازه می‌ده تا در یک محیط پویا با آزمون و خطا و دریافت پاداش، رفتارش رو بهینه‌سازی کنه.

🔵 یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر

یادگیری تقویتی از روش‌های زیر به بهبود قابلیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر کمک می‌کنه:

🔵شخصی‌سازی پویا: با توجه به رفتار پویای کاربران، سیستم پیشنهاداتی رو ارائه می‌ده که با زمان و تغییر علایق کاربر هماهنگ باشن.

🔵بهینه‌سازی طولانی‌مدت: به جای تمرکز روی حداکثرسازی کلیک یا معیارهای کوتاه‌مدت، یادگیری تقویتی امکان مدیریت اهداف طولانی‌مدت مثل افزایش رضایت کاربر رو فراهم می‌کنه.

🔵کشف موارد جدید: سیستم‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی به طور فعال موارد جدیدی رو کشف می‌کنن که احتمالا توسط کاربران مورد پسند قرار می‌گیرن و به این ترتیب، تنوع پیشنهادات افزایش پیدا می‌کنه.

🔵 چالش‌ها و راه‌حل‌ها

استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر چالش‌هایی رو به همراه داره:

🔵مقیاس‌پذیری: با توجه به حجم زیاد داده‌های کاربران و محصولات، آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی بسیار پرهزینه است.

استفاده از روش‌های کاهش بعد و فناوری‌های محاسباتی پیشرفته به حل این مشکل کمک می‌کنه.

🔵تاخیر در پاداش‌: در بعضی موارد پاداش یک پیشنهاد ممکنه بلافاصله قابل مشاهده نباشه.

استراتژی‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر تخمین پاداش‌های آینده این مشکل رو مدیریت می‌کنن.

🔵اکتشاف در برابر بهره‌وری: تعادل بین کشف موارد جدید و بهره‌برداری از چیزی که قبلاً به عنوان آیتم موفق شناخته شده، یک چالش مهمه.

استراتژی‌های مختلفی مثل Epsilon-Greedy یا UCB (Upper Confidence Bound) برای حل این چالش پیشنهاد میشن.

🔵 استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق Deep Reinforcement Learning (DRL) در یادگیری تقویتی برای پردازش حجم بالایی از داده‌ها و کشف روابط پیچیده بین ویژگی‌های کاربران و محصولات موثره. DRL به سیستم‌های توصیه‌گر امکان می‌ده تا در محیط‌های بسیار پیچیده و با اطلاعات ناکامل عمل کنن.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡سوال مصاحبه: هدف استفاده از ALS در سیستم‌های توصیه‌گر چیه؟

مربعات کمینه متناوب یا ALS (Alternating Least Squares) یک الگوریتم بهینه‌سازیه که در مدل‌های یادگیری ماشین و به خصوص در سیستم‌های توصیه‌گر برای پیدا کردن پارامترهای مدل به کار می‌ره.

هدف از استفاده ALS در سیستم‌های توصیه‌گر، حل مشکل مقیاس‌پذیری و کارایی برای داده‌های بزرگه. ALS به‌طور متناوب بین دو مجموعه متغیر، مثل ویژگی‌های کاربر و ویژگی‌های محصول، بهینه‌سازی می‌کنه تا یک مدل تجزیه ماتریسی رو برای پیش‌بینی امتیازات جدید آموزش بده. این روش در مواردی که داده‌ها دارای پراکندگی هستن، کارآمده.

#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

⏰ پست‌های هفته‌ای که گذشت رو این‌جا پیدا کنین!

🔺 آموزشی

🔵اهداف و کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.me/data_ml/301

🔵انواع متدهای سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.me/data_ml/304

🔵سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
👉🔗 https://t.me/data_ml/307

🔵سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ
👉🔗 https://t.me/data_ml/310

🔵سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
👉🔗 https://t.me/data_ml/313

🔵سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی
👉🔗 https://t.me/data_ml/316

🔺 کوئیز

🔵کوییز شماره ۸۵: مواجهه با چالش شروع سرد در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.me/data_ml/302

🔵کوییز شماره ۸۶: معماری سیستم سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
👉🔗 https://t.me/data_ml/305

🔵کوییز شماره ۸۷: سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
👉🔗 https://t.me/data_ml/308

🔵کوییز شماره ۸۸: روش‌های مبتنی بر حافظه و مدل
👉🔗 https://t.me/data_ml/311

🔵کوییز شماره ۸۹: ساختار سیستم توصیه‌گر نتفلیکس
👉🔗 https://t.me/data_ml/314

🔵کوییز شماره ۹۰: کاربرد DRL در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.me/data_ml/317

🔺 نکته

🔵اهمیت اتفاقی بودن، نوآوری و تنوع در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.me/data_ml/303

🔵چالش‌های مقیاس‌پذیری و پراکندگی در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.me/data_ml/306

🔵استفاده از رویکردهای مبتنی بر همسایه
👉🔗 https://t.me/data_ml/309

🔵 سیستم توصیه‌گر همسایگی مبتنی بر کاربر و مبتنی بر آیتم
👉🔗 https://t.me/data_ml/312

🔵پیاده سازی سیستم توصیه‌گر با k-NN
👉🔗 https://t.me/data_ml/315

🔵هدف استفاده از ALS در سیستم‌های توصیه‌گر
👉🔗 https://t.me/data_ml/318

#Weekend
#Machine_Learning
#Recommender_Systems

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🔊 ۲۰. آشنایی با محوشدگی گرادیان

مشکل محوشدگی گرادیان یا Vanishing Gradient یکی از رفتارهای ناپایدار شبکه‌ست و ممکنه موقع آموزش مدل پیش بیاد.

🟢 این‌جا می‌تونین بیشتر درموردش مطالعه کنین:

👉📎 Vanishing Gradient

🟡صدا: نوید حقوقی

#Machine_Learning
#Podcast

@DSLanders | دی‌اس‌لندرز

🔊 ۲۴. شبکه‌ عصبی کانولوشنی چیه؟

حوزه بینایی ماشین یکی از حوزه‌های پرطرفدار هوش مصنوعیه و شبکه عصبی کانولوشنی یا CNN یکی از الگوریتم‌های معروفیه که تو این حوزه خیلی استفاده می‌شه.

🟢 این‌جا می‌تونین بیشتر درموردش مطالعه کنین:

👉📎 http://ctdrs.ir/ds0024

🟡صدا: نوید حقوقی

#Machine_Learning
#Podcast

@DSLanders | دی‌اس‌لندرز