أنظمة التوصية: مقدمة ومقتطفات من دورة متقدمة

تستمر التكنولوجيا في تعزيز تجاربنا اليومية، وقد تم تحقيق ذلك بشكل خاص من خلال المجالات الناشئة مثل علوم البيانات والذكاء الاصطناعي ومجموعات فرعية أكثر تخصصًا مثل التعلم الآلي.

 بدءًا من التجارب الترفيهية التي نواجهها بشكل عام عبر Netflix أو Spotify أو حتى التجارة الإلكترونية، إلى التطبيقات الأكثر تخصصًا مثل تحديد اتجاه السياسات القانونية – سمح علم البيانات والتعلم الآلي للمؤسسات بالتحرك نحو نتائج أكثر فعالية من خلال العمل على البيانات -رؤى مدفوعة.

يجسد علم أنظمة التوصية كيف تعمل التكنولوجيا على تبسيط عمليات اتخاذ القرار المختلفة هذه بشكل كبير بالنسبة لنا. في الواقع، كما يقترح البروفيسور ديفافرات شاه (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا)، تأخذ أنظمة التوصيات في الاعتبار العديد من الإحصائيات وموضوعات التعلم الآلي وتسمح لك بالبناء عليها. 

تقترح خوارزميات نظام التوصيات ببساطة العناصر ذات الصلة للمستخدمين – موضحة اتجاهات استخدامها عبر مجموعة من الصناعات ودورها المركزي في توليد الإيرادات. 

مع ميل المؤسسات بشكل متزايد نحو الأساليب المعتمدة على البيانات، فإن فهم أنظمة التوصيات يمكن أن يساعد ليس فقط خبراء علوم البيانات، ولكن أيضًا المتخصصين في مجالات أخرى مثل التسويق والذين من المتوقع أيضًا أن يكونوا على دراية بالبيانات اليوم. 

أنظمة التوصية اليوم

من الأساليب التقليدية التي كانت بمثابة الأساس لأنظمة التوصية، نشهد الآن تحولًا نحو أنظمة التعلم العميق المعقدة التي تسببت بشكل كبير في نجاح أكبر لأنظمة التوصية. 

تكمن كفاءة التعلم العميق في الطبقات الهرمية للشبكات العصبية الاصطناعية التي تمكن التعلم الآلي من خلال نهج غير خطي، على عكس الأساليب التقليدية التي تحلل البيانات بطريقة خطية. 

بالتوازي مع الاعتماد المتزايد على أنظمة التعلم العميق، يتم استخدام التعليقات الضمنية بدلاً من التعليقات الصريحة في تطوير أنظمة التوصية الحديثة.

 يمكن فهم الفرق بين النهجين بسهولة لأن أنظمة التوصية ربما تكون من بين التقنيات الأكثر شيوعًا التي نتفاعل معها يوميًا. في حين أن التعليقات الصريحة تستمد رؤى منك من خلال الانغماس بنشاط في تقديم تعليقات حول شيء ما، على سبيل المثال، التقييم أو “الإعجاب”، فإن التعليقات الضمنية تستمد رؤى من التفاعلات الأكثر تكرارًا التي يقوم بها المستخدم مع المنتجات مثل المنتجات التي تصفحتها أو نوعها من المسلسلات التلفزيونية التي تشاهدها بشكل عام.

 أنظمة التوصية، بهذه الطريقة، تتنبأ باختياراتك المستقبلية لك على أساس اختياراتك السابقة – دون الحاجة إلى قضاء الوقت في البحث عنها. 

ومن ثم، فإن أنظمة التوصيات تجعل التجارب عبر الإنترنت أسهل بالنسبة للمستخدم، كما أنها وسيلة فعالة لزيادة توليد الإيرادات للمؤسسات.

تعرف على أنظمة التوصية مع البروفيسور ديفارات شاه

إذا كانت هذه النقاط البارزة في أنظمة التوصية قد أثارت اهتمامك، فيمكنك الآن سماع المزيد عن هذه التكنولوجيا الرائعة من البروفيسور الشهير عالميًا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، ديفافرات شاه. 

تعلم أنظمة التوصية وكن صانع قرار يعتمد على البيانات من خلال التدريس الافتراضي المباشر من أعضاء هيئة التدريس في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، والمشاريع العملية، والإرشاد من ممارسي الصناعة من خلال برنامج علوم البيانات التطبيقية من التعليم المهني في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) 

يحتوي البرنامج الذي يستمر لمدة 12 أسبوعًا على منهج دراسي تم إعداده بعناية من قبل أعضاء هيئة التدريس في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لتزويدك بالمهارات والمعرفة والثقة التي تحتاجها لتزدهر في هذه الصناعة. 

لا يركز البرنامج على أنظمة التوصية فحسب، بل يركز أيضًا على التقنيات الأخرى ذات الصلة بالأعمال، مثل التعلم الآلي والتعلم العميق والمزيد.

 يعدك برنامج علوم البيانات الأعلى تقييمًا لتكون جزءًا مهمًا من جهود علوم البيانات في أي مؤسسة.

المصدر: mygreatlearning

شاهد المزيد:

أفضل استضافة مواقع

أفضل استضافة ووردبريس

قوالب ووردبريس

سيرفر بيع متابعين

ما هو الذكاء الاصطناعي

ما هو شات جي بي تي

ما هو التسويق الإلكتروني

دعم سناب شات