کتاب معماری نرم‌افزار: ساخت سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems)
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: ساخت سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000133 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 معماری نرم‌افزار: ساخت سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر معماری نرم افزار
  • 2. اصول طراحی سیستم های مقیاس پذیر
  • 3. مقدمه ای بر سیستم های توصیه گر
  • 4. انواع سیستم های توصیه گر
  • 5. نمای کلی معماری سیستم های توصیه گر
  • 6. مراحل توسعه سیستم های توصیه گر
  • 7. جمع آوری و پردازش داده ها
  • 8. انواع داده های مورد استفاده در سیستم های توصیه گر
  • 9. پاکسازی و پیش پردازش داده ها
  • 10. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 11. مفهوم ماتریس کاربر-آیتم (User-Item Matrix)
  • 12. تکنیک های پر کردن مقادیر گمشده (Imputation Techniques)
  • 13. تقسیم داده ها (Data Splitting)
  • 14. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 15. انواع الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 16. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 17. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 18. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 19. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
  • 20. معیارهای ارزیابی برای سیستم های توصیه گر
  • 21. دقت (Accuracy)
  • 22. صحت (Precision)
  • 23. بازیابی (Recall)
  • 24. امتیاز F1 (F1 Score)
  • 25. منحنی ROC و AUC
  • 26. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 27. تجزیه مقادیر منفرد (Singular Value Decomposition – SVD)
  • 28. فاکتورگیری ماتریس (Matrix Factorization)
  • 29. مقدمه ای بر فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 30. ویژگی های آیتم ها
  • 31. نمایش برداری آیتم ها (Item Vector Representation)
  • 32. محاسبه شباهت بین آیتم ها
  • 33. الگوریتم های پیشنهادی مبتنی بر محتوا
  • 34. مقدمه ای بر فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 35. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر (User-Based Collaborative Filtering)
  • 36. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم (Item-Based Collaborative Filtering)
  • 37. روش های همسایه نزدیک (Neighborhood Methods)
  • 38. محاسبه شباهت بین کاربران/آیتم ها
  • 39. مقدمه ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 40. شبکه های عصبی (Neural Networks)
  • 41. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 42. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 43. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 44. شبکه های عصبی ترانسفورمر (Transformers)
  • 45. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر
  • 46. مدل های فاکتورگیری ماتریس مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 47. مدل های مبتنی بر نمایش (Embedding-based Models)
  • 48. مدل های توالی محور (Sequence-aware Models)
  • 49. سیستم های توصیه گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
  • 50. استراتژی های ترکیب (Combining Strategies)
  • 51. ترکیب خطی (Linear Combination)
  • 52. ترکیب وزنی (Weighted Combination)
  • 53. روش های متا-یادگیری (Meta-Learning Approaches)
  • 54. معماری سیستم های توصیه گر هیبریدی
  • 55. ملاحظات مقیاس پذیری (Scalability Considerations)
  • 56. مقیاس پذیری داده ها
  • 57. مقیاس پذیری محاسباتی
  • 58. مقیاس پذیری زمان واقعی (Real-time Scalability)
  • 59. استراتژی های مقابله با مشکل سردی (Cold Start Problem)
  • 60. مشکل سردی کاربر (User Cold Start)
  • 61. مشکل سردی آیتم (Item Cold Start)
  • 62. روش های حل مشکل سردی
  • 63. سیستم های توصیه گر در دنیای واقعی
  • 64. پلتفرم های بزرگ (مانند نتفلیکس، آمازون)
  • 65. معماری سیستم های توصیه گر در مقیاس بزرگ
  • 66. استفاده از پایگاه داده های NoSQL
  • 67. استفاده از سیستم های پردازش توزیع شده (مانند Spark)
  • 68. پردازش در زمان واقعی (Real-time Processing)
  • 69. پردازش دسته ای (Batch Processing)
  • 70. معماری میکروسرویس (Microservices Architecture)
  • 71. نقش API ها در سیستم های توصیه گر
  • 72. ذخیره سازی و بازیابی توصیه ها (Storing and Retrieving Recommendations)
  • 73. کش کردن توصیه ها (Caching Recommendations)
  • 74. مدیریت ترافیک و بار (Traffic and Load Management)
  • 75. تست و اعتبارسنجی مدل ها
  • 76. آزمایش A/B (A/B Testing)
  • 77. ارزیابی مداوم عملکرد سیستم
  • 78. بهینه سازی مدل ها (Model Optimization)
  • 79. تنظیم ابر پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 80. یادگیری مداوم (Online Learning)
  • 81. تکنیک های کاهش بایاس (Bias Mitigation Techniques)
  • 82. مسائل اخلاقی در سیستم های توصیه گر
  • 83. حریم خصوصی داده ها (Data Privacy)
  • 84. شفافیت (Transparency)
  • 85. منصفانه بودن (Fairness)
  • 86. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 87. فیلترهای حباب (Filter Bubbles)
  • 88. اکو چمبرها (Echo Chambers)
  • 89. طراحی رابط کاربری برای نمایش توصیه ها
  • 90. بازخورد کاربر (User Feedback)
  • 91. رابط های کاربری تعاملی
  • 92. اندازه گیری رضایت کاربر (Measuring User Satisfaction)
  • 93. اهمیت مهندسی ویژگی در سیستم های توصیه گر
  • 94. استخراج ویژگی های معنایی
  • 95. استفاده از داده های خارجی
  • 96. سیستم های توصیه گر مبتنی بر دانش (Knowledge-based Recommender Systems)
  • 97. عوامل و روابط در سیستم های توصیه گر
  • 98. طراحی پایگاه دانش
  • 99. استفاده از گراف دانش (Knowledge Graphs)
  • 100. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در سیستم های توصیه گر

📚 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 معماری نرم‌افزار: ساخت سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا