سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شناسایی و غلبه بر سوگیری ناشی از عوامل مخدوش‌کننده در سیستم‌های توصیه‌گر دنیای واقعی

کتاب شناسایی و غلبه بر سوگیری ناشی از عوامل مخدوش‌کننده در سیستم‌های توصیه‌گر دنیای واقعی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 شناسایی و غلبه بر سوگیری ناشی از عوامل مخدوش‌کننده در سیستم‌های توصیه‌گر دنیای واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: معرفی و انواع
  • 2. انواع داده‌های مورد استفاده در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. مقدمه‌ای بر سوگیری (Bias) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. انواع سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر: بررسی موردی
  • 6. مفهوم عوامل مخدوش‌کننده (Confounding Factors)
  • 7. عوامل مخدوش‌کننده رایج در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. چرا عوامل مخدوش‌کننده مهم هستند؟ تاثیرات بر دقت و fairness
  • 9. تشخیص عوامل مخدوش‌کننده: روش‌های آماری و تحلیلی
  • 10. مدل‌های علی (Causal Models) برای تحلیل عوامل مخدوش‌کننده
  • 11. نمودارهای علی (Causal Diagrams): معرفی و کاربرد
  • 12. شناسایی مسیرهای علی و غیرعلی (Backdoor Paths)
  • 13. تعدیل (Adjustment) برای کنترل عوامل مخدوش‌کننده
  • 14. روش‌های آماری تعدیل: Regression Adjustment
  • 15. روش‌های آماری تعدیل: Propensity Score Matching (PSM)
  • 16. روش‌های آماری تعدیل: Inverse Propensity Score Weighting (IPSW)
  • 17. روش‌های آماری تعدیل: Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE)
  • 18. متغیرهای نهفته (Latent Variables) و نقش آن‌ها در مخدوش‌سازی
  • 19. مدل‌های فاکتوریزاسیون ماتریس (Matrix Factorization) و عوامل مخدوش‌کننده
  • 20. مدل‌های عمیق (Deep Learning) و عوامل مخدوش‌کننده
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) و سوگیری زمانی
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks) و سوگیری مکانی
  • 23. مدل‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks) و تولید داده متوازن
  • 24. استراتژی‌های پیشگیری از مخدوش‌سازی: طراحی سیستم
  • 25. استراتژی‌های پیشگیری از مخدوش‌سازی: جمع‌آوری داده
  • 26. استراتژی‌های پیشگیری از مخدوش‌سازی: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 27. استفاده از اطلاعات جمعیت‌شناختی برای کاهش سوگیری
  • 28. استفاده از اطلاعات زمینه‌ای برای کاهش سوگیری
  • 29. تکنیک‌های رفع سوگیری پس از آموزش مدل (Post-processing)
  • 30. Re-ranking بر اساس fairness
  • 31. Calibration برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 32. آزمون‌های Fairness: بررسی تفاوت‌های عملکردی گروه‌های مختلف
  • 33. معیارهای Fairness: Demographic Parity
  • 34. معیارهای Fairness: Equal Opportunity
  • 35. معیارهای Fairness: Predictive Parity
  • 36. توازن بین دقت و Fairness: چالش‌ها و راهکارها
  • 37. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) برای ارزیابی robustness
  • 38. اعتبارسنجی مدل (Model Validation) در حضور عوامل مخدوش‌کننده
  • 39. نقش اخلاق در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 40. حریم خصوصی و سوگیری: ملاحظات قانونی و اخلاقی
  • 41. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر فیلم
  • 43. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر موسیقی
  • 44. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر محصول
  • 45. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر خبر
  • 46. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر محتوای آموزشی
  • 47. چالش‌های خاص سیستم‌های توصیه‌گر اجتماعی
  • 48. چالش‌های خاص سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر مکان
  • 49. چالش‌های خاص سیستم‌های توصیه‌گر موبایل
  • 50. سیستم‌های توصیه‌گر چندوجهی (Multi-modal Recommender Systems)
  • 51. سیستم‌های توصیه‌گر تعاملی (Interactive Recommender Systems)
  • 52. سیستم‌های توصیه‌گر explanation-aware
  • 53. یادگیری فعال (Active Learning) برای جمع‌آوری داده‌های unbiased
  • 54. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای سیستم‌های توصیه‌گر پویا
  • 55. یادگیری انتقال (Transfer Learning) برای غلبه بر کمبود داده
  • 56. ادغام دانش دامنه (Domain Knowledge) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. استفاده از هستی‌شناسی (Ontology) برای بهبود تفسیر داده
  • 58. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر عادلانه و قابل اعتماد
  • 59. مقایسه الگوریتم‌های مختلف از منظر سوگیری
  • 60. بهترین روش‌ها برای مستندسازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. ارائه نتایج به ذینفعان: شفافیت و ارتباط موثر
  • 62. تکنیک‌های مصورسازی (Visualization) برای درک سوگیری
  • 63. آینده سیستم‌های توصیه‌گر: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 64. نقش هوش مصنوعی اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. استانداردهای Fairness و compliance
  • 66. مقدمه‌ای بر جبران‌سازی علی (Causal Inference)
  • 67. روش‌های جبران‌سازی علی مبتنی بر مدل‌های خطی
  • 68. روش‌های جبران‌سازی علی مبتنی بر درخت‌های تصمیم
  • 69. روش‌های جبران‌سازی علی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 70. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر فیلم
  • 71. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر موسیقی
  • 72. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر محصول
  • 73. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر خبر
  • 74. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر محتوای آموزشی
  • 75. ارزیابی عملکرد مدل‌های توصیه‌گر با جبران‌سازی علی
  • 76. محدودیت‌های روش‌های جبران‌سازی علی
  • 77. ترکیب روش‌های آماری و یادگیری ماشین برای جبران‌سازی علی
  • 78. یادگیری بازنمایی (Representation Learning) برای کاهش سوگیری
  • 79. استفاده از embeddingها برای مدل‌سازی ترجیحات کاربر
  • 80. مقابله با سوگیری انتخاب (Selection Bias)
  • 81. مقابله با سوگیری قرار گرفتن در معرض (Exposure Bias)
  • 82. مقابله با سوگیری ارزیابی (Evaluation Bias)
  • 83. روش‌های counterfactual inference در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 84. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) برای آموزش مدل‌های عادلانه
  • 85. تکنیک‌های adversarial training برای robustness
  • 86. بهبود اعتماد کاربر به سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. استفاده از بازخورد کاربر برای اصلاح سوگیری
  • 88. مطالعه موردی: طراحی سیستم توصیه‌گر برای یک گروه جمعیتی خاص
  • 89. مطالعه موردی: مقابله با انتشار اطلاعات نادرست از طریق سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. مرور مقالات پیشرفته در زمینه جبران‌سازی علی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 91. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر عادلانه در مقیاس بزرگ
  • 92. ابزارهای متن‌باز برای جبران‌سازی علی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 93. فرصت‌های تحقیقاتی در زمینه سیستم‌های توصیه‌گر عادلانه
  • 94. آینده جبران‌سازی علی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. جمع‌بندی و نکات کلیدی دوره

📚 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.