MAPress
کتاب سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای واقعی: پلی از تحقیق تا کاربرد صنعتی

کتاب سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای واقعی: پلی از تحقیق تا کاربرد صنعتی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای واقعی: پلی از تحقیق تا کاربرد صنعتی

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع میانی: چالش‌ها و راهکارهای عملی سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر: چرا و چگونه؟
  • 2. تاریخچه و تکامل سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. انواع اصلی سیستم‌های توصیه‌گر: دیدگاه کلی
  • 4. کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر در صنایع مختلف
  • 5. چرخه عمر یک سیستم توصیه‌گر صنعتی
  • 6. مفاهیم کلیدی: بازخورد صریح و ضمنی
  • 7. نقش داده در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. فیلترینگ مشارکتی: مفهوم و انواع
  • 9. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر (User-Based CF)
  • 10. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم (Item-Based CF)
  • 11. چالش‌های فیلترینگ مشارکتی کلاسیک
  • 12. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering): اصول
  • 13. استخراج ویژگی برای فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 14. محدودیت‌های فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 15. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی: ترکیب مزایا
  • 16. رویکردهای مختلف ترکیب در سیستم‌های هیبریدی
  • 17. تجزیه ماتریس (Matrix Factorization) برای توصیه‌گرها
  • 18. Singular Value Decomposition (SVD) در توصیه‌گرها
  • 19. Alternating Least Squares (ALS) و کاربرد آن
  • 20. فاکتورگیری ماتریس تعمیم یافته (Generalized Matrix Factorization)
  • 21. جمع‌آوری داده برای سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس صنعتی
  • 22. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های توصیه‌گر
  • 23. مهندسی ویژگی: اهمیت و تکنیک‌ها
  • 24. ویژگی‌های کاربر: پروفایل‌ها، دموگرافیک، رفتار
  • 25. ویژگی‌های آیتم: متادیتا، دسته‌بندی، متن، تصویر
  • 26. ویژگی‌های بافت (Contextual Features): زمان، مکان، دستگاه
  • 27. برخورد با داده‌های نادقیق و از دست رفته
  • 28. ایجاد Embeddings برای کاربران و آیتم‌ها
  • 29. Embeddings متنی و Word2Vec در توصیه‌گرها
  • 30. Embeddings گرافی و Graph Embeddings
  • 31. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های مقیاس‌پذیر برای توصیه‌گرها
  • 32. چالش راه‌اندازی سرد (Cold Start Problem): معرفی
  • 33. راه‌اندازی سرد کاربر (User Cold Start) و راهکارهای آن
  • 34. راه‌اندازی سرد آیتم (Item Cold Start) و راهکارهای آن
  • 35. رقیق بودن داده (Data Sparsity) و اثرات آن
  • 36. تکنیک‌های کاهش رقیق بودن داده
  • 37. مقیاس‌پذیری (Scalability): نیاز سیستم‌های صنعتی
  • 38. راهکارهای مقیاس‌پذیری: توزیع و موازی‌سازی
  • 39. پایداری و ثبات سیستم در برابر تغییرات داده
  • 40. رانش مفهوم (Concept Drift) و رانش ترجیح (Preference Drift)
  • 41. تشخیص و مدیریت رانش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. زمان پاسخگویی (Latency) در سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
  • 43. توان عملیاتی (Throughput) و مدیریت بار
  • 44. هزینه‌های محاسباتی و ذخیره‌سازی در مقیاس صنعتی
  • 45. عدالت و تعصب (Fairness and Bias) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. انواع تعصب در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 47. راهکارهای کاهش تعصب و بهبود عدالت
  • 48. قابلیت توضیح (Explainability) و شفافیت توصیه‌ها
  • 49. روش‌های ایجاد توصیه‌های قابل توضیح
  • 50. اعتماد کاربر به سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. حریم خصوصی (Privacy) و حفاظت از داده‌ها
  • 52. رویکردهای حفظ حریم خصوصی: Differential Privacy
  • 53. امنیت سیستم‌های توصیه‌گر: حملات Shilling
  • 54. مقاومت در برابر حملات خرابکارانه
  • 55. معرفی یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. شبکه‌های عصبی متراکم (DNN) برای توصیه‌گرها
  • 57. Autoencoders و Variational Autoencoders در توصیه‌گرها
  • 58. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های توالی و چندرسانه‌ای
  • 59. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTMs برای توصیه‌گرهای ترتیبی
  • 60. ترانسفورمرها (Transformers) و Attention Mechanisms در توصیه‌گرها
  • 61. Graph Neural Networks (GNNs) برای داده‌های گرافی
  • 62. رویکردهای Multi-task Learning در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در توصیه‌گرهای تعاملی
  • 64. بهینه‌سازی چند هدفه (Multi-Objective Optimization) در توصیه‌گرها
  • 65. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر توالی (Sequential Recommender Systems)
  • 66. مدل‌سازی رفتار زمانی کاربر
  • 67. توصیه‌گرهای آگاه از بافت (Context-Aware Recommender Systems)
  • 68. سیستم‌های توصیه‌گر با توانایی توضیح پویا
  • 69. اهمیت ارزیابی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. معیارهای ارزیابی آفلاین: دقت (Precision) و فراخوان (Recall)
  • 71. معیارهای ارزیابی آفلاین: F1-Score، MAP، NDCG
  • 72. معیارهای ارزیابی آفلاین: RMSE و MAE برای رتبه‌بندی
  • 73. معیارهای فراتر از دقت: تنوع (Diversity) و نوآوری (Novelty)
  • 74. معیارهای فراتر از دقت: Serendipity و Coverage
  • 75. ارزیابی آنلاین: آزمایش‌های A/B
  • 76. معیارهای آنلاین: نرخ کلیک (CTR)، نرخ تبدیل (Conversion Rate)، زمان ماندگاری
  • 77. ارزیابی آفلاین در برابر ارزیابی آنلاین: مزایا و معایب
  • 78. طراحی آزمایش‌های A/B در محیط صنعتی
  • 79. مشکلات و دام‌های رایج در ارزیابی
  • 80. ارزیابی اثرات بلندمدت و پایداری سیستم
  • 81. ارزیابی عادلانه و تشخیص تعصب در خروجی
  • 82. معماری‌های رایج سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
  • 83. pipelines داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 84. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing) و Batch Processing
  • 85. ذخیره سازی ویژگی (Feature Stores) برای توصیه‌گرها
  • 86. استقرار مدل (Model Deployment) و مدیریت نسخه
  • 87. مانیتورینگ عملکرد و سلامت سیستم توصیه‌گر
  • 88. Auto-retraining و Auto-recalibration مدل‌ها
  • 89. مدیریت مدل‌های چندگانه و A/B/n Testing
  • 90. نقش MLOps در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 91. استفاده از Cloud Platforms برای استقرار توصیه‌گرها
  • 92. کیس استادی: معماری توصیه‌گر Netflix
  • 93. کیس استادی: معماری توصیه‌گر Amazon
  • 94. کیس استادی: معماری توصیه‌گر YouTube
  • 95. سیستم‌های توصیه‌گر مسئولانه (Responsible Recommender Systems)
  • 96. تعامل انسان و سیستم توصیه‌گر (Human-in-the-Loop)
  • 97. توصیه‌گرهای گفتگویی (Conversational Recommender Systems)
  • 98. توصیه‌گرهای چندوجهی (Multimodal Recommender Systems)
  • 99. سیستم‌های توصیه‌گر برای متاورس و واقعیت افزوده/مجازی
  • 100. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی نوین و چالش‌های حل‌نشده

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.