کتاب صوتی یادگیری ماشین در دنیای واقعی: تجربه‌های لینکدین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در دنیای واقعی: تجربه‌های لینکدین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کاربردهای عملی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در لینکدین
• 2. نقش یادگیری ماشین در پلتفرم‌های اجتماعی
• 3. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در لینکدین
• 4. داده‌های لینکدین: فرصت‌ها و چالش‌ها
• 5. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. مدل‌سازی ارتباطات و شبکه‌های اجتماعی
• 7. سیستم‌های توصیه‌گر در لینکدین
• 8. توصیه اتصالات و فرصت‌های شغلی
• 9. سیستم‌های جستجوی پیشرفته در لینکدین
• 10. بهینه‌سازی نتایج جستجو با یادگیری ماشین
• 11. فهم زبان طبیعی برای تحلیل محتوا
• 12. شناسایی الگوهای رفتاری کاربران
• 13. پیش‌بینی ریزش کاربران (Churn Prediction)
• 14. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
• 15. تشخیص اسپم و حساب‌های جعلی
• 16. امنیت پلتفرم با یادگیری ماشین
• 17. سیستم‌های تشخیص تقلب
• 18. یادگیری ماشین برای بهبود تجربه کاربری
• 19. شخصی‌سازی محتوا و رابط کاربری
• 20. مدیریت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. نظارت بر عملکرد مدل‌ها در طول زمان
• 22. مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری ماشین
• 23. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 24. تست A/B برای ارزیابی مدل‌ها
• 25. توسعه مدل‌های یادگیری تقویتی
• 26. کاربرد یادگیری تقویتی در لینکدین
• 27. پردازش زبان طبیعی برای خلاصه‌سازی متن
• 28. استخراج اطلاعات از رزومه‌ها
• 29. تحلیل احساسات در نظرات کاربران
• 30. سیستم‌های دسته‌بندی محتوا
• 31. شناسایی موضوعات داغ در شبکه
• 32. مدل‌سازی گراف‌های دانش
• 33. کاربرد گراف‌های دانش در لینکدین
• 34. یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر
• 35. تشخیص اشیاء در پروفایل‌ها
• 36. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی
• 37. پیش‌بینی روند بازار کار
• 38. یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی تبلیغات
• 39. هدف‌گیری دقیق‌تر تبلیغات
• 40. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
• 41. اخلاق در هوش مصنوعی
• 42. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 43. تکنیک‌های Explainable AI (XAI)
• 44. ارزیابی و انتخاب معیارهای مناسب
• 45. مدیریت ریسک در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 46. مبانی یادگیری ماشین آماری
• 47. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 48. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 51. یادگیری ماشین بدون نظارت
• 52. خوشه‌بندی (Clustering)
• 53. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 54. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 55. روش‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
• 56. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 57. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
• 58. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 59. یادگیری عمیق و مدل‌های ترنسفورمر
• 60. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 61. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 62. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 63. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 65. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 66. یادگیری فعال (Active Learning)
• 67. یادگیری تقویتی چند عاملی
• 68. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 69. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همبستگی
• 70. ترکیب رویکردهای توصیه‌گر
• 71. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 72. چالش‌های داده‌های نامتوازن
• 73. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
• 74. هوش مصنوعی مسئولانه در لینکدین
• 75. مقررات و چارچوب‌های قانونی هوش مصنوعی
• 76. مدل‌سازی رفتار با استفاده از یادگیری ماشین
• 77. پیش‌بینی موفقیت شغلی
• 78. تحلیل شبکه‌های اجتماعی پیچیده
• 79. شناسایی اینفلوئنسرهای شبکه
• 80. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
• 81. پایپ‌لاین‌های ML Ops
• 82. استانداردسازی فرآیندهای یادگیری ماشین
• 83. مدیریت چرخه حیات مدل‌ها
• 84. آینده یادگیری ماشین در پلتفرم‌های اجتماعی
• 85. نوآوری‌های اخیر در یادگیری ماشین
• 86. کاربرد یادگیری ماشین در اقتصاد دیجیتال
• 87. یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی منابع
• 88. سیستم‌های زمان واقعی در لینکدین
• 89. تحلیل بلادرنگ داده‌ها
• 90. مبانی آمار و احتمال برای یادگیری ماشین
• 91. توزیع‌های آماری پرکاربرد
• 92. آزمون فرض آماری
• 93. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
• 94. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 95. پیاده‌سازی مدل‌ها با استفاده از فریم‌ورک‌های رایج
• 96. TensorFlow و PyTorch
• 97. ارتباط با جامعه علمی و توسعه‌دهندگان
• 98. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز
• 99. یادگیری ماشین برای کشف دانش
• 100. کشف الگوهای پنهان در داده‌ها