, ,

کتاب بازیابی آگاه از پیشنهاد قیمت (Bidding-Aware Retrieval) برای سازگاری چندمرحله‌ای در تبلیغات آنلاین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 بازیابی آگاه از پیشنهاد قیمت (Bidding-Aware Retrieval) برای سازگاری چندمرحله‌ای در تبلیغات آنلاین

موضوع کلی: تبلیغات آنلاین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی سیستم‌های تبلیغاتی چندمرحله‌ای

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی تبلیغات آنلاین و سیستم‌های پیشنهاد قیمت
  • 2. مروری بر معماری سیستم‌های تبلیغاتی آنلاین
  • 3. مراحل مختلف در سیستم‌های تبلیغاتی چندمرحله‌ای
  • 4. اهمیت سازگاری (Consistency) در تبلیغات آنلاین
  • 5. چالش‌های سازگاری در سیستم‌های چندمرحله‌ای
  • 6. معرفی مقاله "Bidding-Aware Retrieval for Multi-Stage Consistency"
  • 7. هدف و دستاوردهای کلیدی مقاله
  • 8. مروری بر مفاهیم بازیابی (Retrieval) در تبلیغات
  • 9. نقش بازیابی در سیستم‌های چندمرحله‌ای
  • 10. معایب بازیابی سنتی در تبلیغات
  • 11. معرفی مفهوم "Bidding-Aware Retrieval"
  • 12. مزایای "Bidding-Aware Retrieval"
  • 13. تاثیر پیشنهاد قیمت (Bidding) بر بازیابی
  • 14. مدل‌های پیش‌بینی نرخ کلیک (CTR)
  • 15. اهمیت مدل‌سازی CTR در تبلیغات
  • 16. مروری بر انواع مختلف مدل‌های CTR
  • 17. روش‌های ارزیابی مدل‌های CTR
  • 18. نقش اطلاعات پیشنهاد قیمت در مدل‌سازی CTR
  • 19. استفاده از اطلاعات پیشنهاد قیمت در بازیابی
  • 20. معرفی مدل‌های بازیابی مبتنی بر پیشنهاد قیمت
  • 21. معرفی مفهوم "Consistency Loss"
  • 22. اهمیت کاهش "Consistency Loss"
  • 23. روش‌های اندازه‌گیری "Consistency Loss"
  • 24. راه‌حل‌های سنتی برای کاهش "Consistency Loss"
  • 25. چالش‌های روش‌های سنتی
  • 26. معرفی مدل پیشنهادی مقاله
  • 27. اجزای اصلی مدل پیشنهادی
  • 28. نحوه عملکرد مدل "Bidding-Aware Retrieval"
  • 29. پیاده‌سازی مدل "Bidding-Aware Retrieval"
  • 30. داده‌های آموزشی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 31. انتخاب و تنظیم پارامترهای مدل
  • 32. بهینه‌سازی مدل
  • 33. ارزیابی عملکرد مدل
  • 34. شاخص‌های ارزیابی عملکرد
  • 35. مقایسه عملکرد مدل با روش‌های سنتی
  • 36. تجزیه و تحلیل نتایج
  • 37. مطالعه موردی: پیاده‌سازی در یک سیستم تبلیغاتی واقعی
  • 38. تنظیمات سیستم تبلیغاتی برای استفاده از مدل
  • 39. بهبود کیفیت بازیابی با استفاده از اطلاعات پیشنهاد قیمت
  • 40. چالش‌های عملیاتی و راه‌حل‌ها
  • 41. مدیریت داده‌های پیشنهادی قیمت
  • 42. به‌روزرسانی مدل به صورت دوره‌ای
  • 43. مقایسه مدل در مقابل رویکردهای دیگر
  • 44. نقش هوش مصنوعی در تبلیغات
  • 45. کاربردهای یادگیری عمیق در تبلیغات
  • 46. معرفی شبکه‌های عصبی برای بازیابی
  • 47. شبکه‌های عصبی در مدل‌های CTR
  • 48. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی برای بازیابی
  • 49. روش‌های کاهش زمان تأخیر (Latency) در بازیابی
  • 50. استفاده از GPU و TPU برای تسریع بازیابی
  • 51. مقایسه مدل‌ها از نظر سرعت و دقت
  • 52. تاثیر معماری مدل بر عملکرد
  • 53. انتخاب معماری مناسب برای بازیابی
  • 54. بهبودهای آینده در مدل "Bidding-Aware Retrieval"
  • 55. تاثیر "Bidding-Aware Retrieval" بر درآمد تبلیغ‌کنندگان
  • 56. تاثیر "Bidding-Aware Retrieval" بر تجربه کاربر
  • 57. بهینه‌سازی بودجه تبلیغاتی با استفاده از مدل
  • 58. شناسایی تبلیغات با عملکرد ضعیف و بهینه‌سازی آن‌ها
  • 59. مدیریت و تحلیل داده‌های تبلیغاتی
  • 60. ابزارهای تحلیل داده‌های تبلیغاتی
  • 61. گزارش‌گیری و داشبوردهای تبلیغاتی
  • 62. استفاده از A/B Testing برای بهینه‌سازی
  • 63. اخلاق در تبلیغات آنلاین و حفظ حریم خصوصی
  • 64. تاثیر تبلیغات بر رفتار مصرف‌کننده
  • 65. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 66. انواع یادگیری ماشین (Supervised, Unsupervised, Reinforcement)
  • 67. اصول یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در تبلیغات
  • 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در تبلیغات
  • 70. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 71. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 72. نقش ویژگی‌ها (Features) در یادگیری ماشین
  • 73. مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) در تبلیغات
  • 74. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 75. مفاهیم اولیه تئوری اطلاعات
  • 76. آنتروپی و اطلاعات متقابل
  • 77. کاربردهای تئوری اطلاعات در تبلیغات
  • 78. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 79. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 80. بهینه‌سازی Adam
  • 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تبلیغات
  • 82. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 83. بهینه‌سازی hyperparameterها
  • 84. روش‌های Regulatization
  • 85. Overfitting و Underfitting
  • 86. روش‌های Data Augmentation
  • 87. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 88. معرفی TensorFlow و PyTorch
  • 89. کار با کتابخانه‌های داده‌کاوی (Pandas, NumPy)
  • 90. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک مدل ساده بازیابی
  • 91. آموزش عملی: استفاده از اطلاعات پیشنهاد قیمت
  • 92. آموزش عملی: ارزیابی مدل و تفسیر نتایج
  • 93. آموزش عملی: راه‌اندازی یک سیستم تبلیغاتی
  • 94. آینده تبلیغات آنلاین و هوش مصنوعی
  • 95. ترندهای نوظهور در تبلیغات
  • 96. نقش متاورس در تبلیغات
  • 97. چالش‌های آینده تبلیغات
  • 98. مسائل اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در تبلیغات
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 100. منابع و مراجع

📚 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 بازیابی آگاه از پیشنهاد قیمت (Bidding-Aware Retrieval) برای سازگاری چندمرحله‌ای در تبلیغات آنلاین”

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

پیمایش به بالا