إنشاء تطبيق توصية الأفلام باستخدام التعلم الآلي في HeatWave

مقدمة

من المعتاد الآن أن توفر مواقع التجارة الإلكترونية B2C للمستهلكين توصيات مخصصة للمشتريات. باستخدام المعاملات السابقة وبيانات التصفح، بالإضافة إلى مجموعة واسعة من ملاحظات المنتجات (على سبيل المثال، التقييمات والمراجعات)، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات تستفيد من قوة التعلم الآلي المدمج باستخدام Oracle HeatWave AutoML. يتيح لهم ذلك تدريب نموذج وإنشاء استدلالات على البيانات المخزنة في مخزن كائنات وكذلك في قاعدة بيانات MySQL.

في هذا الحل، سنقوم بإنشاء تطبيق توصية فيلم (MovieHub) HeatWave وOracle APEX، النظام الأساسي منخفض التعليمات البرمجية من Oracle. يقدم نظام موصى HeatWave AutoML اقتراحات الأفلام للمستخدمين مع تزويد المسؤولين بلوحات معلومات تحليلات قوية حول استهلاك الأفلام وسلوك المستخدم.

العرض التوضيحي

المتطلبات الأساسية والإعداد

1. جرّب HeatWave مجانًا—صفحة التسجيل
2. HeatWave—الوثائق
3. HeatWave AutoML—الوثائق

الموارد الإضافية

• ورشة عمل عملية: إنشاء تطبيق توصية للأفلام باستخدام HeatWave AutoML
• التعلم الآلي المؤتمت من HeatWave
• موجز فني: HeatWave AutoML (PDF)