Recommendation Engine (Öneri Motoru) Eğitimi

Tavsiye motoru (Recommendation Engine), kullanıcılara inceledikleri sayfaların benzerleri ile ilgili ürün / hizmet sunan bir yazılımdır. İnternetin kişiselleştirilmiş bir şekilde kullanımına imkân tanıyan tavsiye motoru, öneri motoru adı ile de bilinir.

Gereksinimler:
Python, Jupyter Notebook, Python kütüphaneleri (Surprise, NumPy, TensorFlow, LightFM, PyTorch, Matplotlib, Seaborn, Pandas, Keras, Scikit-learn)

Recommendation Engine (Öneri Motoru) Eğitim İçeriği

Eğitim Süresi: 5 Gün

1. Gün: Öneri Motoruna Giriş ve Temel Kavramlar

• Öneri Motoru Nedir?

  • Tanım: Öneri motorlarının işlevi ve amacı.
  • Önemi: Kullanıcı deneyimini artırma, satışları artırma ve müşteri memnuniyeti sağlama.
  • Öneri Motorlarının Türleri
  • İçerik Tabanlı Öneri Sistemleri:
  • Özelliklerin belirlenmesi ve kullanıcı profilleri.
  • İşbirlikçi Filtreleme (Collaborative Filtering):
  • Kullanıcı davranışları ve geçmiş etkileşimlerin kullanımı.
  • Hibrit Sistemler:
  • İçerik tabanlı ve işbirlikçi yöntemlerin birleşimi.
  • Uygulamalı Çalışma:
  • Basit bir öneri motoru oluşturma.
  • Öneri sistemi örneği ile kullanıcı verilerinin analizi.

2. Gün: İçerik Tabanlı Öneri Sistemleri

  • Makine Öğrenmesi Algoritmaları
  • Danışmanlı Öğrenme Algoritmaları
  • Danışmansız Öğrenme Algoritmaları
  • İçerik Tabanlı Öneri Sistemlerinin Temelleri
  • Özellik Mühendisliği:
  • Kullanıcı ve içerik profillerinin oluşturulması.
  • Verinin toplanması ve temizlenmesi.
  • Kullanıcı Profilleri:
  • Kullanıcıların ilgi alanları ve geçmiş tercihleri.
  • Benzerlik Ölçümleri
  • Kullanım Alanları:
  • Kosinüs benzerliği, Jaccard benzerliği, Pearson korelasyonu.
  •  Hesaplama Yöntemleri:
  • Benzerlik matrislerinin oluşturulması ve yorumlanması.
  • Uygulamalı Çalışma:
  • Python ile içerik tabanlı öneri motoru geliştirme.
  • Özellik mühendisliği ve benzerlik ölçümleri uygulaması.

3. Gün: İşbirlikçi Filtreleme

  • İşbirlikçi Filtrelemenin Temel İlkeleri
  • Kullanıcı Tabanlı İşbirlikçi Filtreleme:
  • Kullanıcıların benzerlikleri üzerinden öneri yapma.
  • Ürün Tabanlı İşbirlikçi Filtreleme:
  • Ürünlerin benzerlikleri üzerinden öneri yapma.
  • Matris Tamamlama ve Algoritmalar
  • Soğuk Başlangıç Problemi:
  • Yeni kullanıcı ve ürünlerin öneri sistemine entegrasyonu.
  • Alternatif En Küçük Kareler (ALS) ve SVD:
  • Matris tamamlama yöntemlerinin detayları.
  • K-en Yakın Komşu (KNN):
  • Kullanıcı ve ürün bazında öneri oluşturma.
  • Uygulamalı Çalışma:
  • Python ile işbirlikçi filtreleme algoritmalarının uygulanması.
  • KNN ile kullanıcı bazlı öneri oluşturma.

4. Gün: Hibrit Öneri Sistemleri ve Gelişmiş Yöntemler

  • Hibrit Sistemlerin Tanımı ve Avantajları
  • Hibrit sistemlerin işlevi ve kullanıcı deneyimi üzerindeki etkisi.
  • Farklı yöntemlerin birleşimi ile daha doğru öneri sağlama.
  • Gelişmiş Yöntemler
  • Derin Öğrenme Tabanlı Yöntemler:
  • Autoencoders ile özellik çıkarımı.
  • RNN ve LSTM ile zaman serisi verileri üzerinde öneri.
  • Latent Faktör Modelleme:
  • Kullanıcı ve ürünlerin gizli özelliklerini çıkarma.
  • Uygulamalı Çalışma:
  • Hibrit öneri sistemi oluşturma.
  • Derin öğrenme teknikleri ile öneri motorunu geliştirme.

5. Gün: Performans Değerlendirmesi ve Uygulama

  • Öneri Sistemlerinin Performans Değerlendirmesi
  • Temel Metrikler:
  • Doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1 skoru.
  • AUC ve ROC eğrisi ile model değerlendirmesi.
  • Cross-Validation Yöntemleri:
  • Eğitim ve test verilerinin belirlenmesi.
  • Gerçek Dünya Uygulamaları
  • Finansal Hizmetler:
  • Kredi önerileri, ürün tavsiyeleri ve müşteri segmentasyonu.
  • Veri Güvenliği ve Etik Konular:
  • Kullanıcı verilerinin korunması ve gizliliği.
    Uygulamalı Proje:
  • Veriler ile senaryo geliştirilerek öneri motoru uygulaması.