Kursus/Jasa Data Science | “Optimasi Sistem Rekomendasi Produk E-Commerce Berbasis Collaborative Filtering dengan Deep Learning”

Berikut Silabus 40 Sesi: “Optimasi Sistem Rekomendasi Produk E-Commerce Berbasis Collaborative Filtering dengan Deep Learning”

Pendahuluan

1. Sesi 1: Pengenalan Sistem Rekomendasi
   • Definisi dan jenis sistem rekomendasi.
   • Aplikasi dalam e-commerce.
   • Studi kasus sistem rekomendasi populer.
2. Sesi 2: Dasar-Dasar Collaborative Filtering
   • Collaborative vs Content-Based Filtering.
   • Konsep user-item matrix.
   • Kelebihan dan kekurangan metode collaborative filtering.
3. Sesi 3: Pendekatan Matrix Factorization
   • Singular Value Decomposition (SVD).
   • Alternating Least Squares (ALS).
4. Sesi 4: Deep Learning dalam Sistem Rekomendasi
   • Kelebihan deep learning dalam sistem rekomendasi.
   • Arsitektur model neural collaborative filtering (NCF).

---

Pengumpulan dan Persiapan Data

5. Sesi 5: Pengumpulan Data untuk Sistem Rekomendasi
   • Sumber dataset: MovieLens, Amazon Reviews, dll.
   • Prinsip pengumpulan data pengguna dan privasi.
6. Sesi 6: Pembersihan dan Persiapan Data
   • Teknik pembersihan data.
   • Mengatasi data sparse.
7. Sesi 7: Eksplorasi Dataset
   • Analisis distribusi data.
   • Mengidentifikasi pola pengguna dan produk.
8. Sesi 8: Normalisasi dan Encoding Data
   • Teknik normalisasi data.
   • Encoding untuk user ID dan item ID.

---

Implementasi Collaborative Filtering Tradisional

9. Sesi 9: Implementasi User-Based Collaborative Filtering
   • Algoritma berbasis kemiripan pengguna.
   • Menggunakan Pearson dan Cosine similarity.
10. Sesi 10: Implementasi Item-Based Collaborative Filtering
    • Algoritma berbasis kemiripan produk.
    • Analisis kemiripan antar produk.
11. Sesi 11: Evaluasi Model Collaborative Filtering
    • Metode evaluasi: Precision, Recall, F1 Score.
    • Membandingkan user-based dan item-based.

---

Deep Learning untuk Sistem Rekomendasi

12. Sesi 12: Pengenalan Neural Collaborative Filtering (NCF)
    • Struktur model NCF.
    • Embedding layer untuk user dan item.
13. Sesi 13: Membangun Model Embedding
    • Konsep embedding dalam deep learning.
    • Implementasi embedding untuk user dan item.
14. Sesi 14: Membangun Model Neural Collaborative Filtering
    • Dense layer untuk kombinasi embedding.
    • Fungsi aktivasi dan optimasi.
15. Sesi 15: Training Model NCF
    • Teknik backpropagation.
    • Parameter tuning dan batch size.
16. Sesi 16: Evaluasi Model Deep Learning
    • Perbandingan dengan collaborative filtering tradisional.
    • Metode evaluasi untuk deep learning.

---

Optimasi Model

17. Sesi 17: Regularisasi Model
    • Mencegah overfitting dengan L1/L2 regularization.
    • Dropout layers.
18. Sesi 18: Hyperparameter Tuning
    • Menggunakan Grid Search dan Random Search.
    • Menyesuaikan learning rate dan epochs.
19. Sesi 19: Penggunaan Pretrained Embedding
    • Memanfaatkan embedding dari model yang sudah dilatih.
20. Sesi 20: Integrasi Attention Mechanism
    • Konsep attention dalam deep learning.
    • Peningkatan relevansi rekomendasi dengan attention.

---

Penggunaan Data Real-Time

21. Sesi 21: Rekomendasi Berdasarkan Data Streaming
    • Arsitektur sistem real-time.
    • Menggunakan Kafka dan Spark untuk data streaming.
22. Sesi 22: Meningkatkan Efisiensi Model dengan Mini-Batches
    • Teknik mini-batching untuk pengolahan data besar.
23. Sesi 23: Model Ensemble untuk Sistem Rekomendasi
    • Kombinasi model tradisional dan deep learning.
24. Sesi 24: Evaluasi dan Validasi pada Data Real-Time
    • A/B testing untuk sistem rekomendasi.

---

Pengembangan dan Implementasi Sistem

25. Sesi 25: Membangun API untuk Sistem Rekomendasi
    • Menggunakan Flask atau FastAPI.
    • Endpoint untuk rekomendasi pengguna.
26. Sesi 26: Integrasi dengan Front-End Aplikasi
    • Contoh implementasi pada platform e-commerce.
27. Sesi 27: Skalabilitas Sistem
    • Menggunakan cloud computing untuk deployment.
28. Sesi 28: Optimasi Latency Sistem
    • Caching rekomendasi populer.

---

Studi Kasus dan Proyek

29. Sesi 29: Studi Kasus 1: MovieLens Dataset
    • Analisis dan implementasi model NCF.
30. Sesi 30: Studi Kasus 2: Amazon Reviews Dataset
    • Implementasi model hybrid.
31. Sesi 31: Proyek: Membuat Sistem Rekomendasi Buku
    • Data preprocessing, model training, dan evaluasi.
32. Sesi 32: Proyek: Rekomendasi Produk UMKM
    • Pendekatan berbasis collaborative filtering dan deep learning.

---

Penutup

33. Sesi 33: Review dan Evaluasi Proyek
    • Ulasan hasil proyek.
    • Feedback untuk perbaikan.
34. Sesi 34: Tren Masa Depan Sistem Rekomendasi
    • Perkembangan terbaru di sistem rekomendasi.
35. Sesi 35: Etika dalam Sistem Rekomendasi
    • Privasi data pengguna.
    • Mencegah bias dalam rekomendasi.
36. Sesi 36: Dokumentasi dan Presentasi Proyek
    • Menyusun laporan akhir.
37. Sesi 37: Pengujian Sistem di Lingkungan Produksi
    • Simulasi pada data nyata.
38. Sesi 38: Implementasi Sistem Rekomendasi E-Commerce
    • Deploy pada server lokal atau cloud.
39. Sesi 39: Penggunaan MLOps untuk Sistem Rekomendasi
    • Workflow otomatis dengan MLOps.
40. Sesi 40: Presentasi Akhir dan Diskusi
    • Diskusi hasil dan potensi pengembangan lebih lanjut.