اريد شرح هذا ملف

مرحبا اويس.

يهدف هذا التدريب إلى تطوير نظام توصية للكتب لمكتبة رقمية، بحيث يوفر اقتراحات شخصية للمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم. يتم ذلك عبر معالجة البيانات باستخدام النماذج التحويلية (Transformers)، وإنشاء تضمينات نصية (Text Embeddings) لتسهيل البحث عن الكتب المتشابهة عبر مخزن متجهات (Vector Store).

الخطوات الأساسية:

استخلاص تضمينات نصية: استخدام Hugging Face Transformers أو Sentence Transformers لإنشاء تضمينات تصف محتوى الكتب بطريقة قابلة للمقارنة رياضيًا.

البحث الفعّال عن التشابه: الاعتماد على FAISS أو Annoy لإجراء عمليات البحث السريع والعثور على الكتب الأكثر توافقًا مع اهتمامات المستخدم.

معالجة البيانات: تنظيف النصوص باستخدام NLTK أو spaCy لضمان دقة تحليل البيانات.

تحليل الأنماط والتوصيات: تطبيق تقنيات التعلم الآلي مثل scikit-learn لاستخراج الأنماط وتصميم توصيات قائمة على المحتوى أو تقنيات هجينة.

المهارات المستهدفة:

تفكير كمحلل بيانات: القدرة على حل المشكلات وتحليل البيانات بفعالية.

فهم النماذج التحويلية: استخدامها في معالجة وتحليل النصوص.

تصميم أنظمة توصية: التعرف على الطرق المختلفة لإنشاء توصيات ذكية.

معالجة النصوص وتحليل التشابه: تعلم كيفية تحضير البيانات وتحليل علاقاتها.

هل تحتاج إلى مزيد من التفاصيل حول أي نقطة؟ يمكنني توضيح أي مفهوم بشكل أعمق