# Applicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti

Applicazioni pratiche di deep learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di deep learningApplicazioni pratiche di deep learning
** Riconoscimento malattie ortaggiApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi
** Elaborazione del linguaggio naturaleApplicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale
** Riconoscimento recensioni positive AmazonApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon
** Identificazione tumori della pelleApplicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle
** Diagnosi polmoniteApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite
** Diagnosi alzheimerApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi alzheimer
** Analisi elettrocardiogramma (ECG)Applicazioni pratiche di deep learning/Analisi elettrocardiogramma (ECG)
** Classificazione dei tweetsApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets
** Segmentazione delle immaginiApplicazioni pratiche di deep learning/Segmentazione delle immagini
** Profilazione delle personeApplicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone
** Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti
** Da voce a testoApplicazioni pratiche di deep learning/Da voce a testo
** Conversazione AIApplicazioni pratiche di deep learning/Conversazione AI
** Classificazione dei fioriApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori
* Large Language Models
** Interrogare documenti(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Interrogare documenti(LLM)
** Realizzare un chatbot(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Realizzare un chatbot(LLM)
* Appendice
** Creare un notebook ColabApplicazioni pratiche di deep learning/Creare un notebook Colab
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## Parte 1 : Dati

Il dataset scaricabile da qui https://www.kaggle.com/datasets/knightbearr/sales-product-data contiene ordini di acquisto Amazon con le seguenti variabili :
* Order.ID: - Un ID ordine è il sistema numerico che Amazon utilizza esclusivamente per tenere traccia degli ordini. Ogni ordine riceve il proprio ID ordine che non verrà duplicato. Questo numero può essere utile al venditore quando tenta di scoprire alcuni dettagli su un ordine come la data o lo stato della spedizione.
* Product: - Il prodotto che è stato venduto.
* Quantity.Ordered: - La quantità ordinata è la quantità totale di articoli ordinati nell'ordine iniziale (senza alcuna modifica).
* Price.Each: - Il prezzo di ciascun prodotto.
* Order.Date: - Questa è la data in cui il cliente richiede la spedizione dell'ordine.
* Purchase.Address: l'ordine di acquisto viene preparato dall'acquirente, spesso tramite un reparto acquisti. L'ordine di acquisto, o PO, di solito include un numero PO, utile per abbinare le spedizioni agli acquisti; una data di spedizione; Indirizzo Di Fatturazione; Indirizzo di spedizione; e gli articoli della richiesta, le quantità e il prezzo.

## Parte 2 : Domanda di ricerca

Tramite l'algoritmo word2vec si vogliono trovare i prodotti simili ad un dato prodotto, in modo da raccomandarli al cliente quando quest'ultimo lo visualizza . Solitamente l'algoritmo word2vec viene utilizzato per generare una rete neurale, in cui data una parola restituisce un vettore di parole simili, in questo caso invece, dato un prodotto si vuole un vettore di prodotti simili.

## Parte 3 : Modellizzazione e previsione

Ogni ordine può contenere più prodotti, quindi si crea una lista di liste di prodotti ciascuna relativa ad un ID ordine
Si crea il modello Word2Vet utilizzando la libreria gensim e passando le liste di prodotti
Si trovano i prodotti simili all'iPhone e a Google Phone da visualizzare come consigliati nelle loro pagine web.