Recommendation Engine (Öneri Motoru) Eğitimi

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.