سایت شخصی صادق سلمانی

ولتست، یادگیری ماشین، پایتون، فرازآوری مصنوعی

سایت شخصی صادق سلمانی

ولتست، یادگیری ماشین، پایتون، فرازآوری مصنوعی

سایت شخصی صادق سلمانی

مطالبی که در این سایت نوشته می‌شود به منزله تخصص من در آن‌ها نمی‌باشد، بلکه صرفاً آغازی است در مسیری طولانی برای یادگیری بهتر و عمیق‌تر.

آخرین نظرات
  • ۱۶ خرداد ۹۸، ۰۰:۲۳ - محمد
    عالی
  • ۱۴ آذر ۹۷، ۱۸:۰۶ - خ
    عالی
  • ۸ آذر ۹۷، ۲۰:۰۷ - محمد علی
    احسنت

به قرن 21 خوش آمدید!

چهارشنبه, ۲۴ شهریور ۱۳۹۵، ۰۳:۲۹ ب.ظ

در این قرن محدودیتی از لحاظ انتخاب نداریم. آیا می خواهیم موزیک بخریم؟ خب کاری نداره، در سایت iTunes بیش از 11 میلیون آهنگ وجود داره. آیا می خواهیم کتاب بخریم؟ در سایت آمازون چندین میلیون کتاب هست. آیا می خواهیم لپ تاپ بخرید؟ کافی ست در گوگل سرچ کنید و ببینید که چند تا صفحه به شما نشون میده. 

همچنین در این قرن کارها شخصی سازی شده اند. نمونه سنتی آن وقتی است که شما به آرایشگاه می روید و طرف بهتون میگه مثل همیشه کوتاه کنم؟! در آینده نزدیک با استفاده از چاپگرهای سه بعدی می توان سفارش ها را شخصی سازی کرد و در نتیجه انتخاب های ما هم بسیار زیاد خواهد شد. 

و اما مشکل جدید ما است است: چطوری می تونیم کالای مرتبط را پیدا کنیم؟ از میان 11 میلیون آهنگی که در iTunes وجود داره فقط یه تعداد اندکی از آنها را من دوست دارم، ولی چطور می تونم آنها را پیدا کنم. این مشکل روزبه روز داره بدتر میشه. هر ساعت 180 کتاب جدید چاپ میشه. هر دقیقه 24 ساعت فیلم در یوتیوب آپلود میشه. هر روز آپشن های بیشتری برای انتخاب در دنیای واقعی وجود داره. در دریایی از کالاها، پیدا کردن کالای مرتبط مدام سخت تر و سخت تر داره میشه.

اگر شما یک تولید کننده موزیک باشید، مشکل شما دانلود غیر قانونی آن توسط دیگران نیست. بلکه مشکل شما این است که ممکن است شما اصلا دیده نشوید.

ولی چطور می توان کالا را پیدا کرد؟

روش های پیدا کردن کالای مرتبط (دوستان / متخصصان / خود کالا) هنوز هم وجود دارند ولی ما نیاز به کمک های محساباتی داریم تا بتوانیم از میان میلیاردها گزینه، یکی را انتخاب کنیم. یکی از این روش ها این است که like و dislike های مردم، تاریخچه خرید کردن آن ها و داده های دیگر را جمع آوری کنیم تا بتوانیم به کالای مرتبط دست پیدا کنیم. در حقیقت روش هایی را بررسی می کنیم که از ویژگی های خود کالا استفاده می کنند.

دیتاماینینگ فقط در مورد انتخاب کالا و یا بیشتر فروختن یک کالا نیست. مثلاً در 100 سال پیش وقتی قرار بود انتخابات شهرداری انجام بشه، از اونجایی که کاندیدها مردم رو میشناختند، برای هر کس یک پیام اختصاصی و سفارشی سازی شده می فرستادند. با گسترش تلویزیون، این پیام های شخصی، به صورت انبوه و در قالب تبلیغات تلویزیونی برای مردم ارسال شدند. با این حال با رشد دیتا ماینینگ، دوباره شاهد بازگشت شخصی سازی هستیم.

در اکثر موارد دولت ها از شرکت های خصوصی برای جمع آوری داده های ما استفاده می کنند. آن ها داده هایی در مورد عکس های ما، جایی که زندگی می کنیم، ماشینی که داریم، درآمد ما، رفتار خرید ما، دوستان ما و غیره دارند. دانشمندان با استفاده از ابرکامپیوترهایی که از تکنیک های دیتا ماینینگ استفاده می کنند، درباره مردم پیش بینی هایی را انجام می دهند و در حقیقت دیتاماینینگ بر روی پیدا کردن الگوها در داده ها متمرکز شده است.


پی نوشت:

انشاءالله در پست های بعدی مطالب بیشتری را در مورد این موضوع قرار خواهم داد. تمام این مطالب را از کتاب های انگلیسی می خونم و کپی برداری از سایت های فارسی نیست.

برای اینکه بیشتر ذهنتون درگیر این مبحث بشه، به این موضوع فکر کنید: آیا به سیستم توصیه (recommendation systems) سایت هایی مانند آمازون دقت کرده اید؟ شما اگر از این سایت کتابی با نام "x" بخرید، در یک قسمت از سایت این پیام را مشاهده خواهید کرد: مشتریانی که کتاب "x" را خریده اند، کتاب های "y" و "z" و "t" را نیز تهیه کرده اند. یعنی این سایت با استفاده از الگوریتم هایی، کتاب های مشابه دیگری را نیز به شما توصیه می کند. یعنی در سایت جستجو می شود تا یک نفر که علایق مشابه با ما دارد را پیدا کند.

۹۵/۰۶/۲۴

نظرات  (۰)

هیچ نظری هنوز ثبت نشده است

ارسال نظر

ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در بیان ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.
شما میتوانید از این تگهای html استفاده کنید:
<b> یا <strong>، <em> یا <i>، <u>، <strike> یا <s>، <sup>، <sub>، <blockquote>، <code>، <pre>، <hr>، <br>، <p>، <a href="" title="">، <span style="">، <div align="">
تجدید کد امنیتی