Pasul 1: Definirea Cerințelor

Dorim să dezvoltăm un sistem care recomandă cărți utilizatorilor pe baza preferințelor lor. Vom presupune că avem o bază de date cu informații despre cărți și istoricul de citire al utilizatorilor.

Pasul 2: Colectarea Datelor

Obținem sau generăm o bază de date cu informații despre cărți, inclusiv genuri, autori și recenzii. Avem, de asemenea, informații despre istoricul de citire al utilizatorilor, precum cărțile pe care le-au citit și recenziile pe care le-au dat.

Pasul 3: Alegerea Tehnologiilor

Vom utiliza Python pentru implementarea algoritmilor de învățare automată. Biblioteci precum scikit-learn sau TensorFlow pot fi utile pentru construirea modelelor. Putem utiliza o bază de date SQL pentru stocarea datelor.

Pasul 4: Preprocesarea Datelor

Curățăm și preprocesăm datele pentru a le pregăti pentru antrenarea modelelor. Aceasta poate include eliminarea datelor lipsă, codificarea variabilelor categorice și normalizarea datelor.

Pasul 5: Construirea Modelului

Folosim un algoritm de învățare automată, cum ar fi algoritmul de filtru colaborativ, pentru a construi un model care poate face recomandări bazate pe istoricul de citire al utilizatorilor și pe preferințele lor.

Pasul 6: Antrenarea Modelului

Divizăm datele în setul de antrenare și setul de testare. Antrenăm modelul pe setul de antrenare și evaluăm performanța sa folosind setul de testare. Adjustăm parametrii pentru a îmbunătăți performanța.

Pasul 7: Implementarea Backend-ului

Implementăm un backend simplu în Python (utilizând, de exemplu, Flask) pentru a gestiona solicitările API. Acesta va comunica cu modelul nostru pentru a primi recomandări pe baza cererilor utilizatorilor.

Pasul 8: Implementarea Frontend-ului

Creăm o interfață web sau mobilă care permite utilizatorilor să acceseze și să primească recomandări de cărți. Interfața ar putea include un istoric al cărților citite și posibilitatea de a oferi feedback asupra recomandărilor.

Pasul 9: Testarea și Optimizarea

Testăm sistemul cu utilizatori și colectăm feedback pentru a face ajustări. Ne asigurăm că recomandările sunt relevante și satisfac obiectivele sistemului.

Pasul 10: Implementarea Securității

Adăugăm măsuri de securitate pentru a proteja datele utilizatorilor și pentru a preveni atacurile cibernetice asupra sistemului.

Pasul 11: Documentarea Proiectului

Documentăm codul sursă, modelele folosite și API-ul pentru a ușura întreținerea și colaborarea viitoare.

Pasul 12: Livrarea și Monitorizarea

După finalizarea proiectului, implementăm sistemul pe un server live și monitorizăm performanța acestuia în producție.