Kaggle Days: Veriyle Kişiye Özel Koku Deneyimi
Eğitmen
Etka Candemir
Etka Candemir
Kaggle Days serimizin bu oturumunda, canlıda çalışan Syncologne projesi üzerinden tavsiye sistemlerinin mimarisini inceledik; 25 farklı parfümle öneri algoritmalarını katılımcılarla birlikte birebir test ettik.
Veri Bilimi Duyularla Buluştu: Kişiye Özel Öneri Sistemleri
Kaggle Days serimizde bu kez algoritmaları ekranların dışına taşıyarak koku dünyasıyla buluşturduk. Gerçekleştirdiğimiz atölyede, kullanıcı tercihlerine göre koku katmanlama ve kişiselleştirilmiş parfüm önerisi sunan Syncologne projesini masaya yatırdık.
Atölye boyunca, canlıda hizmet veren bir tavsiye motorunun (recommender system) arka planındaki veri yapılarını, kullanıcı etkileşim modellerini ve koku notalarının birbiriyle nasıl eşleştirildiğini teknik mimarisiyle inceledik.
Sistem Mimarisi ve Katmanlama: Algoritmanın kullanıcı profiline göre hangi baz, orta ve üst notaları nasıl eşleştirdiği ve katmanlama mantığının matematiksel arka planı aktarıldı.
Canlı Deneyim ve Uyum Ölçümü: Sunum sırasında getirilen 25 farklı parfüm üzerinden sistemin ürettiği öneriler test edildi; katılımcılar kendi zevklerine göre çıkan sonuçların isabet oranını bizzat deneyimleme şansı buldu.