ترجمه شده توسط مکتب‌خونه maktabkhooneh.org
به هفته دوم آخرین هفته تخصصی یادگیری ماشین خوش اومدید
واقعا خوشحالم که تقریبا تا پایان با هم هستیم
کاری که ما این هفته انجام میدیم
بحث درمورد سیستم‌های توصیه‌گر است
این یکی از موضوعاتیه که در
دانشگاه‌ها خیلی مورد توجه قرار گرفته
اما تاثیر تجاری و تعداد واقعی موارد
استفاده عملی از سیستم‌های توصیه‌گر
به نظر من حتی خیلی بیشتر از
میزان توجهیه که در دانشگاه بهش شده
هر بار که به یک وبسایت خرید آنلاین مثل آمازون وارد میشید
یا یک سایت پخش فیلم مثل نتفلیکس
یا به یکی از برنامه‌ها یا سایت‌هایی
که تحویل غذا رو انجام میدن برید
خیلی از این سایت‌ها چیزهایی رو به شما توصیه می‌کنند
که فکر می‌کنند ممکنه بخواید بخرید
یا فیلم هایی که فکر می‌کنند شاید بخواید تماشا کنید
یا رستوران‌هایی که فکر می‌کنند
شاید بخواید اونا رو امتحان کنید
و برای خیلی از شرکت‌ها، بخش بزرگی از فروش
توسط سیستم‌های توصیه‌گر اونا هدایت میشه
خب امروزه برای خیلی از شرکت‌ها
اقتصاد یا ارزش ناشی از سیستم‌های توصیه‌گر خیلی بزرگه
و خب کاری که ما در این هفته انجام میدیم
اینه که نحوه کار اونا رو بررسی می‌کنیم
پس وارد موضوع بشیم و سیستم توصیه‌گر رو بررسی کنیم
قصد دارم به عنوان یک نمونه در حال اجرا از
برنامه پیش‌بینی رتبه‌بندی فیلم استفاده کنم
خب فرض کنید که یک وبسایت پخش فیلم بزرگ دارید
و کاربرها شما به فیلم‌ها با استفاده از یک تا پنج ستاره امتیاز دادند
و خب در یک سیستم توصیه‌گر معمولی
شما مجموعه‌ای از کاربرها دارید
در اینجا ما چهار کاربر آلیس باب، کارول و دِیو داریم
که به کاربرها شماره 1،2،3،4 داده شده
و همینطور مجموعه‌ای از فیلم‌ها، عشق در نهایت
عاشقانه برای همیشه، عشق نوجوانی
و بعد تعقیب و گریز بدون توقف با ماشین
و شمشیر در مقابل کاراته
و کاری که کاربرها انجام دادند اینه که
به این فیلم‌ها از یک تا پنج ستاره امتیاز دادند
یا در واقع برای ساده‌تر کردن بعضی از این مثال‌ها
به اونا اجازه نمیدم به فیلم‌ها از صفر تا پنج ستاره امتیاز بدن
خب فرض کنید آلیس به عشق در نهایت پنج ستاره
و عاشقانه برای همیشه پنج ستاره امتیاز داده
شاید اون هنوز عشق نوجوانی رو تماشا نکرده باشه
پس شما امتیازی برای اون ندارید
و قصد دارم اون رو از طریق علامت سوال نشون بدم
و اون فکر میکنه که تعقیب و گریز بدون توقف با ماشین
و شمشیر در مقابل کاراته مستحق صفر ستاره هستند
باب پنج ستاره امتیاز داده
این یکی رو تماشا نکرده خب شما امتیازی ندارید
چهار ستاره امتیاز داده
صفر صفر
از طرف دیگه کارول
مستحق صفر ستاره است
اون رو تماشا نکرده صفر ستاره
و اون عاشق تعقیب و گریز بدون توقف با ماشین
و شمشیر در مقابل کاراته است
و دِیو به فیلم‌ها به صورت زیر امتیاز میده
ترجمه شده توسط مکتب‌خونه maktabkhooneh.org
در سیستم معمولی توصیه‌گر
شما تعدادی کاربر و همینطور تعدادی آیتم دارید
در این مورد آیتم‌ها فیلم‌هایی هستند
که می‌خواید به کاربرها توصیه کنید
و هرچند اگه در این مثال از فیلم استفاده می‌کنم
همون منطق یا همون چیز برای توصیه هر چیزی از
محصولات یا وبسایت یا رستوران‌ها گرفته
تا حتی کدوم مقالات رسانه‌های اجتماعی
رو به کاربر نشون بدیم که شاید برای اون جالب‌تر باشه
نمادی که قراره استفاده کنم اینه
از اِن‌یو برای نشون دادن تعداد کاربرها استفاده می‌کنم
خب در این مثال اِن‌یو مساوی چهاره چون شما چهار کاربر دارید
و اِن‌ام برای نشون دادن تعداد فیلم‌ها یا در واقع تعداد آیتم‌ها
خب در این مثال اِن‌ام مساوی پنجه چون ما پنج فیلم داریم
من r(i,j) رو مساوی یک قرار میدم
اگه کاربر جی به فیلم آی امتیاز داده باشه
برای مثال کاربر یک که آلیس باشه
به فیلم یک امتیاز داده اما به فیلم سه امتیاز نداده
و خب r(1,1) =1
چون به فیلم یک امتیاز داده
اما r( 3,1)=0
چون به فیلم شماره سه امتیاز نداده
بعد در نهایت می‌خوام از y(i,j) استفاده کنم
امتیازی که کاربر جی به فیلم آی داده رو نشون بدم
برای مثال این رتبه‌بندی در اینجا اینه
که فیلم سه توسط کاربر 2 مساوی چهار امتیاز داده شده
توجه داشته باشید که هر کاربری به هر فیلم امتیاز نمیده
و برای سیستم مهمه که بدونه کدوم
کاربرها به کدوم فیلم‌ها امتیاز دادند
به همین دلیله که r(i,j)=1 رو تعریف می کنیم
اگه کاربر جی به فیلم آی امتیاز داده باشه
و اگه کاربر جی به فیلم آی امتیاز نداده باشه مساوی صفر میشه
پس با این چارچوب برای سیستم‌های توصیه‌گر
یکی از راه‌های ممکن برای نزدیک شدن به حل این مسئله
بررسی کردن فیلم‌هایی است که کاربرها رتبه‌بندی نکردن
و سعی کنید پیش‌بینی کنید که کاربرها
چطوری به اون فیلم‌ها امتیاز میدن
چون در این صورت می‌تونیم مواردی رو به کاربرها توصیه کنیم
که به احتمال زیاد به اونا پنج ستاره میدن
و در ویدیوی بعدی توسعه الگوریتمی رو شروع می‌کنیم
که دقیقا این کار رو انجام میده
اما ایجاد یک فرضیه خیلی خاص که
ما به طور موقت اون رو فرض می‌کنیم
که ما به فیچرها یا اطلاعات اضافی درباره فیلم‌ها دسترسی داریم
مثل اینکه کدوم فیلم‌ها فیلم‌های عاشقانه هستند
کدوم فیلم‌ها، فیلم‌های اکشن هستند
و با استفاده از اون توسعه یک الگوریتم رو شروع می‌کنیم
اما در واقع اواخر این هفته برمی‌گردیم و می‌پرسیم
اگه این فیچرها رو نداشته باشیم چی میشه
الگوریتم چطوری هنوز میتونه کار کنه؟
اما برای ساختن این الگوریتم بریم ویدیوی بعدی رو ببینیم
ترجمه شده توسط مکتب‌خونه maktabkhooneh.org