کتاب رازهای شروع قدرتمند: یادگیری ترجیحی فعال با PCA در حوزه های اجتماعی-اقتصادی
, ,

کتاب رازهای شروع قدرتمند: یادگیری ترجیحی فعال با PCA در حوزه های اجتماعی-اقتصادی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017005 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب رازهای شروع قدرتمند: یادگیری ترجیحی فعال با PCA در حوزه های اجتماعی-اقتصادی

موضوع کلی: یادگیری ماشین فعال و ترجیحات کاربر

موضوع میانی: غلبه بر شروع سرد در یادگیری ترجیحی فعال

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ترجیحات کاربر
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین فعال
  • 3. مفهوم شروع سرد (Cold Start) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. چالش‌های شروع سرد در یادگیری ترجیحات
  • 5. مقدمه‌ای بر حوزه های اجتماعی-اقتصادی
  • 6. اهمیت یادگیری ترجیحات در حوزه های اجتماعی-اقتصادی
  • 7. مرور مقالات کلیدی در زمینه یادگیری ترجیحات
  • 8. مبانی مدل‌های ترجیحات (Preference Models)
  • 9. مدل‌های مبتنی بر رتبه‌بندی (Ranking-based Models)
  • 10. مدل‌های مبتنی بر مقایسه (Comparison-based Models)
  • 11. انواع داده‌های ترجیحات (Pairwise, Listwise, etc.)
  • 12. مفهوم یادگیری فعال (Active Learning)
  • 13. مزایای یادگیری فعال
  • 14. چرخه یادگیری فعال
  • 15. استراتژی‌های انتخاب نمونه در یادگیری فعال (Query Strategies)
  • 16. Uncertainty Sampling
  • 17. Query-by-Committee
  • 18. Expected Model Change
  • 19. Entropy-based Sampling
  • 20. Diversity Sampling
  • 21. Zero-shot Learning و ارتباط آن با شروع سرد
  • 22. تکنیک‌های پردازش مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 23. اصول PCA
  • 24. کاربرد PCA در کاهش ابعاد
  • 25. PCA برای نمایش ویژگی‌ها (Feature Representation)
  • 26. PCA برای پردازش داده‌های ترجیحات
  • 27. PCA برای غلبه بر شروع سرد
  • 28. مدل‌های یادگیری ترجیحات تحت شروع سرد
  • 29. رویکردهای بدون نظارت (Unsupervised Approaches) برای شروع سرد
  • 30. رویکردهای نیمه نظارت (Semi-supervised Approaches) برای شروع سرد
  • 31. تکنیک‌های تعمیم (Transfer Learning) برای شروع سرد
  • 32. استفاده از اطلاعات متنی (Contextual Information)
  • 33. استفاده از ویژگی‌های همسان (Side Information)
  • 34. استفاده از دانش پیشین (Prior Knowledge)
  • 35. معرفی PCA-Boosted Active Preference Learning
  • 36. نحوه ترکیب PCA با یادگیری فعال
  • 37. نحوه ترکیب PCA با مدل‌های ترجیحات
  • 38. طراحی الگوریتم PCA-Boosted Active Preference Learning
  • 39. پیاده‌سازی PCA-Boosted Active Preference Learning
  • 40. ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ترجیحات فعال
  • 41. معیارهای ارزیابی (Hit Rate, NDCG, MRR, etc.)
  • 42. مجموعه داده‌های استاندارد در حوزه ترجیحات
  • 43. طراحی مجموعه‌های داده جدید برای حوزه های اجتماعی-اقتصادی
  • 44. شبیه‌سازی سناریوهای شروع سرد
  • 45. تحلیل نتایج PCA-Boosted Active Preference Learning
  • 46. مقایسه با روش‌های پایه (Baseline Methods)
  • 47. مقایسه با روش‌های یادگیری فعال دیگر
  • 48. بررسی تأثیر پارامترهای PCA
  • 49. بررسی تأثیر استراتژی‌های انتخاب نمونه
  • 50. بررسی تأثیر اندازه داده‌های آموزشی اولیه
  • 51. کاربرد PCA-Boosted Active Preference Learning در حوزه مالی
  • 52. پیش‌بینی ریسک اعتباری با یادگیری ترجیحات
  • 53. توصیه سرمایه‌گذاری با یادگیری ترجیحات
  • 54. کاربرد PCA-Boosted Active Preference Learning در حوزه سلامت
  • 55. توصیه درمان با یادگیری ترجیحات
  • 56. پیش‌بینی نتایج درمانی با یادگیری ترجیحات
  • 57. کاربرد PCA-Boosted Active Preference Learning در حوزه آموزش
  • 58. توصیه دوره‌های آموزشی با یادگیری ترجیحات
  • 59. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
  • 60. کاربرد PCA-Boosted Active Preference Learning در حوزه منابع انسانی
  • 61. تطابق شغل و کارجو با یادگیری ترجیحات
  • 62. پیش‌بینی عملکرد شغلی
  • 63. مدل‌های پیچیده تر ترجیحات
  • 64. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 65. شبکه‌های ترجیحات (Preference Networks)
  • 66. یادگیری ترجیحات عمیق (Deep Preference Learning)
  • 67. یادگیری ترجیحات فعال عمیق (Deep Active Preference Learning)
  • 68. نقش PCA در مدل‌های ترجیحات عمیق
  • 69. ادغام PCA در معماری شبکه‌های عصبی
  • 70. الگوریتم‌های یادگیری ترجیحات فعال برای داده‌های غیر ایستا (Non-stationary Data)
  • 71. یادگیری ترجیحات فعال با تغییرات ترجیحات کاربر
  • 72. یادگیری ترجیحات فعال در زمان واقعی (Real-time)
  • 73. بررسی مسائل حریم خصوصی در یادگیری ترجیحات
  • 74. حفاظت از داده‌های ترجیحات کاربر
  • 75. روش‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فعال
  • 76. مسائل اخلاقی در حوزه های اجتماعی-اقتصادی
  • 77. سوگیری (Bias) در داده‌های ترجیحات
  • 78. کاهش سوگیری با PCA
  • 79. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های ترجیحات
  • 80. تفسیر نتایج PCA-Boosted Active Preference Learning
  • 81. تجسم (Visualization) نتایج
  • 82. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 83. بهینه‌سازی استراتژی‌های انتخاب نمونه با PCA
  • 84. تکنیک‌های ترکیب PCA با استراتژی‌های انتخاب نمونه
  • 85. PCA برای انتخاب نمونه‌های مرتبط (Relevant Queries)
  • 86. PCA برای انتخاب نمونه‌های آموزنده (Informative Queries)
  • 87. PCA برای انتخاب نمونه‌های متنوع (Diverse Queries)
  • 88. ترکیب PCA با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 89. یادگیری ترجیحات فعال مبتنی بر پاداش
  • 90. نقش PCA در یادگیری تقویتی فعال
  • 91. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری ترجیحات فعال در حال ظهور
  • 92. یادگیری ترجیحات فعال با استدلال (Reasoning)
  • 93. یادگیری ترجیحات فعال مولتی مودال (Multi-modal)
  • 94. آینده پژوهش در یادگیری ترجیحات فعال
  • 95. چالش‌های باز و زمینه‌های تحقیقاتی آینده
  • 96. راهنمایی برای پروژه‌های عملی
  • 97. نکات کلیدی و جمع‌بندی دوره
  • 98. آزمون نهایی
  • 99. پروژه پایانی دوره
  • 100. پایان دوره و گواهی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب رازهای شروع قدرتمند: یادگیری ترجیحی فعال با PCA در حوزه های اجتماعی-اقتصادی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا