Building Recommendation Engine with Machine Learning & RAG

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

مرحبًا بكم في دورة "بناء محرك التوصيات" مع التعلم الآلي ودورة RAG. هذه دورة تدريبية شاملة تعتمد على المشاريع حيث ستتعلم كيفية إنشاء أنظمة توصية ذكية باستخدام Tensorflow وSurprise وRetrieval Augmented Generation. تعد هذه الدورة مزيجًا مثاليًا بين لغة بايثون والتعلم الآلي، مما يجعلها فرصة مثالية لرفع مستوى مهاراتك في البرمجة مع تحسين معرفتك التقنية في تطوير البرمجيات. في الجلسة التمهيدية، ستتعلم الأساسيات الأساسية لمحرك التوصيات، مثل التعرف على حالات استخدامه والقيود الفنية، وستتعرف أيضًا على كيفية استخدام الجيل المعزز للاسترجاع لتحسين نظام التوصيات الخاص بك. وبعد ذلك، في القسم التالي، ستتعلم خطوة بخطوة كيفية عمل محرك التوصيات. يغطي هذا القسم جمع البيانات، والمعالجة المسبقة للبيانات، واختيار الميزات، واختيار النموذج، والتدريب على النموذج، وتقييم النموذج، والنشر، والمراقبة، والصيانة. بعد ذلك، ستتعلم أيضًا كيفية العثور على مجموعات البيانات وتنزيلها من Kaggle، وهي منصة تقدم العديد من مجموعات البيانات عالية الجودة من مختلف الصناعات. عندما يصبح كل شيء جاهزا، سنبدأ المشروع. أولاً، سنقوم ببناء محرك توصية للمنتج باستخدام TensorFlow، وسيكون لديه القدرة على اقتراح المنتجات ذات الصلة للمستخدمين بناءً على سجل التصفح والشراء الخاص بهم. سيكون محرك التوصيات هذا قادرًا على تحليل سلوك المستخدم واستخراج أنماط ذات معنى وإنشاء توصيات منتجات مخصصة في الوقت الفعلي. ومن خلال تنفيذ هذا النظام، يمكن للشركات تعزيز مشاركة العملاء، وزيادة معدلات التحويل، وتحسين تجربة التسوق من خلال الاقتراحات الذكية. في القسم التالي، سنقوم ببناء محرك توصيات للأفلام باستخدام Surprise، والذي سيساعد المستخدمين على اكتشاف الأفلام التي قد يستمتعون بها بناءً على تقييماتهم وتفضيلاتهم السابقة. سيستخدم محرك التوصيات هذا تقنيات التصفية التعاونية للعثور على أوجه التشابه بين المستخدمين والأفلام، مما يوفر توصيات مخصصة للغاية. باستخدام هذا النهج، يمكننا تحسين اكتشاف المحتوى، والحفاظ على تفاعل المستخدمين، وزيادة معدلات الاحتفاظ بمنصات البث. بعد ذلك، سنقوم أيضًا ببناء محرك توصية موسيقية باستخدام تقنية Retrieval Augmented Generation القادرة على تقديم توصيات الأغاني الديناميكية والمدركة للسياق. سيكون محرك التوصية هذا قادرًا على تعزيز أساليب التوصية التقليدية من خلال دمج المعرفة الخارجية في الوقت الفعلي، وتحسين دقة وتنوع اقتراحات الأغاني. وأخيرًا، في نهاية الدورة، سنجري اختبارات لتقييم أداء محركات التوصيات لدينا. بعد ضمان الأداء الأمثل للنموذج، سننشر نظام التوصية في Hugging Face Space، حيث يمكن للمستخدمين اختيار عدد قليل من الأفلام الأولية كمدخلات، مما يسمح للنموذج بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي وإنشاء توصيات مخصصة بناءً على الأنماط المستفادة وأوجه التشابه. قبل الدخول في الدورة التدريبية، نحتاج إلى طرح هذا السؤال على أنفسنا، لماذا يجب علينا بناء محرك توصيات باستخدام التعلم الآلي؟ حسنًا، هذه هي إجابتي، من خلال الاستفادة من التعلم الآلي، يمكن للشركات تقديم توصيات أكثر ذكاءً وتخصيصًا تحافظ على تفاعل العملاء، وتزيد المبيعات، وتحسن الولاء. وفي الوقت نفسه، من وجهة نظر المستخدمين، يمكنهم الاستفادة من تجربة سلسة، حيث يتلقون توصيات قيمة دون عناء، مما يوفر الوقت والجهد في العثور على ما يناسب احتياجاتهم. وفيما يلي الأشياء التي يمكنك توقع تعلمها من هذه الدورة التدريبية:

• تعرف على الأساسيات الأساسية لمحرك التوصيات، مثل التعرف على حالات الاستخدام والقيود الفنية وتنفيذ RAG في نظام التوصيات
• تعرف على كيفية عمل محركات التوصيات. يغطي هذا القسم وجمع البيانات والمعالجة المسبقة واختيار الميزات والتدريب على النماذج وتقييم النماذج والنشر
• تعرف على كيفية تنزيل مجموعة البيانات باستخدام Kaggle Hub API
• تعرف على كيفية إجراء اختيار الميزات لمحرك توصية المنتج
• تعرف على كيفية إنشاء محرك توصية المنتج باستخدام Tensorflow وKeras
• تعرف على كيفية إنشاء محرك توصية المنتج باستخدام TFIDF Vectorizer وCosine تشابه
• تعرف على كيفية الأداء اختيار الميزات لمحرك توصيات الأفلام
• تعرف على كيفية إنشاء محرك توصيات الأفلام باستخدام Surprise
• تعرف على كيفية إنشاء نموذج تصفية تعاوني وتدريبه
• تعرف على كيفية إنشاء محرك توصيات موسيقية باستخدام الجيل المعزز للاسترجاع
• تعرف على كيفية تحميل نموذج RAG وإنشاء فهرس بحث تشابه الذكاء الاصطناعي لفيسبوك
• تعرف على كيفية إنشاء محرك توصيات قائم على البحث باستخدام RAG
• تعرف على كيفية إنشاء واجهة مستخدم لمحرك التوصيات باستخدام Gradio وStreamlit
• تعرف على كيفية اختبار ونشر محرك التوصيات على Hugging Face

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)