سیستم‌های توصیه‌گر با Terraform در Google Cloud

آنچه یاد خواهید گرفت

• مقدمه‌ای بر شروع کار با Google Cloud Platform (GCP)
• خواندن و پردازش داده‌ها در GCP
• مقدمه‌ای بر Terraform
• توسعه سیستم‌های توصیه‌گر

پیش نیازهای دوره

• تجربه قبلی در علم داده با پایتون الزامی است. 
• تجربه قبلی در تکنیک‌های آماری و یادگیری ماشین مفید خواهد بود.
• باید به محیط‌های ابری علاقه داشته باشید.
• آشنایی قبلی با سیستم‌های توصیه‌گر

توضیحات دوره

دوره سیستم‌های توصیه‌گر با Terraform در Google Cloud: استفاده از قدرت رایانش ابری گوگل برای ساخت سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته را نشان می دهد.

با این دوره جامع در ساخت سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته با استفاده از Google Cloud Platform (GCP) و Terraform می توانید پتانسیل تجارب شخصی‌سازی شده کاربران را آشکار کرده و تعامل را افزایش دهید.

بررسی دوره

این دوره شما را با دانش و ابزارهای لازم برای طراحی، استقرار و مدیریت موتورهای توصیه‌گر قدرتمند که قابلیت مقیاس‌پذیری برای پاسخگویی به نیازهای اپلیکیشن‌های مدرن را دارند، آشنا می‌کند. شما یاد می گیرید که چگونه از قابلیت‌های وسیع زیرساخت GCP و خدمات یادگیری ماشین به همراه خودکارسازی و مقیاس‌پذیری ارائه شده توسط Terraform استفاده کنید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• مقدمه‌ای بر اکوسیستم GCP: درباره اجزای اصلی GCP که به سیستم‌های توصیه‌گر مرتبط هستند، از جمله Compute Engine یا موتور رایانش، Cloud Storage یا فضای ذخیره سازی ابری، BigQuery و Vertex AI یاد بگیرید.
• مفاهیم آماری ضروری: به تکنیک‌های آماری بنیادی از جمله تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) مسلط شوید که برای درک و پیاده‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر ضروری هستند.
• سیستم‌های توصیه‌گر متداول: انواع مختلف رویکردهای محبوب توصیه‌گر، از جمله فیلترینگ مشارکتی، فیلترینگ مبتنی بر محتوا، و مدل‌های ترکیبی را بررسی کنید.
• سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ: به جزئیات مکانیک سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ بپردازید و درک کنید چگونه این سیستم‌ها از تعامل‌های کاربر-آیتم برای تولید پیشنهادات شخصی‌سازی شده استفاده می‌کنند.
• دیگر سیستم‌های توصیه‌گر: سایر تکنیک‌های توصیه‌گر مانند سیستم‌های مبتنی بر دانش و مبتنی بر سشن را کشف کنید و ابزارهای خود را برای سناریوهای متنوع گسترش دهید.
• شروع کار با Terraform: مبانی Terraform، ابزار قدرتمند زیرساخت به‌عنوان کد، را بیاموزید و آن را برای خودکارسازی استقرار و مدیریت سیستم‌های توصیه‌گر خود در GCP به کار ببرید.
• تحلیل متن برای توصیه‌ها: به اطلاعاتی درباره تکنیک‌های تحلیل متن (مانند NLP) دست یابید و متوجه شوید که چگونه می‌توان آنها را با سیستم‌های توصیه‌گر ادغام کرد تا از داده‌های متنی برای بهبود توصیه‌ها استفاده کنند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای گروه های زیر طراحی شده است:

• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که به ساخت و استقرار سیستم‌های توصیه‌گر علاقه‌مند هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و حرفه‌ای‌های DevOps که به دنبال خودکارسازی تأمین زیرساخت برای موتورهای توصیه‌گر در GCP هستند.
• تحلیل‌گران کسب‌وکار و مدیران محصول که می‌خواهند جنبه‌های فنی سیستم‌های توصیه‌گر را درک کنند تا تصمیمات آگاهانه‌ای اتخاذ کنند.

پیش‌نیازهای دوره

• درک پایه از برنامه‌نویسی پایتون
• آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین مفید است اما الزامی نیست.

تا پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• الگوریتم‌های مختلف سیستم‌های توصیه‌گر را با اطمینان طراحی و پیاده‌سازی کنید.
• از زیرساخت GCP و خدمات یادگیری ماشین برای موتورهای توصیه‌گر مقیاس‌پذیر استفاده کنید.
• استقرار و مدیریت سیستم‌های توصیه‌گر را با استفاده از Terraform خودکار کنید.
• تکنیک‌های تحلیل متن را برای افزایش شخصی‌سازی توصیه‌ها به کار ببرید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• افرادی که می‌خواهند از قدرت رایانش ابری از طریق GCP استفاده کنند.
• کسانی که به دنبال یادگیری تکنولوژی‌های قدرتمند مرتبط با GCP، از جمله BigQuery و AutoML هستند.
• افرادی که می‌خواهند مدل‌های یادگیری ماشین را در GCP پیاده‌سازی و مستقر کنند.
• افرادی که می‌خواهند یاد بگیرند که چگونه توصیه‌های مبتنی بر داده داشته باشند.
• افرادی که می‌خواهند کار با Terraform را آغاز کنند.