Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction
مقدمة
في عصر المعلومات الضخم الذي نعيش فيه، تعد أنظمة التوصية من الأدوات الأساسية التي تساعد المستخدمين على اكتشاف المنتجات والمحتوى الذي يلبي اهتماماتهم. دورة “مقدمة في أنظمة التوصية: التوصيات غير الشخصية والمعتمدة على المحتوى” المتاحة على Coursera تعد نقطة انطلاق مثالية للمبتدئين في هذا المجال.
ملخص الدورة
تقدم هذه الدورة لمحة شاملة عن أنظمة التوصية، حيث تستعرض مفهوم هذه الأنظمة من عدة جوانب، مثل طرق التوصية غير الشخصية والمعتمدة على المحتوى. يتناول المنهج محتوى متنوعاً، بما في ذلك الإحصائيات الملخصة وارتباط المنتجات، فضلاً عن الموصيات المعتمدة على الخصائص.
محتوى الدورة
تتكون هذه الدورة من عدة وحدات مفيدة:
- المقدمة لأنظمة التوصية: تعريف شامل بمعنى أنظمة التوصية وتصنيفها، وزيارة حقيقية لنظامين يعتمدون على تقنية التوصية مثل MovieLens وAmazon.com.
- التوصيات غير الشخصية والمعتمدة على القوالب النمطية: تعلم مجموعة من التقنيات التوصية غير الشخصية، بما في ذلك استخدام الإحصائيات الملخصة وارتباط المنتجات والاستخدام الخفيف لبيانات الديموغرافية.
- التصفية المعتمدة على المحتوى – الجزء الأول: مقدمة في تقنيات التصفية المعتمدة على المحتوى.
- التصفية المعتمدة على المحتوى – الجزء الثاني: استكمال تعلم تقنيات التصفية المعتمدة على المحتوى مع مهام وتقييمات عملية.
- خاتمة الدورة: توفير الرموز الرياضية التي ستكون مفيدة في الدورات اللاحقة في تخصص أنظمة التوصية.
التوصية
أنصح بشدة بتجربة هذه الدورة لكل من يطمح لتوسيع معرفته في مجال أنظمة التوصية وتحسين مهاراته في تحليل البيانات. الدورة عملية ومليئة بالمحتوى القيم والعملي.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction