سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب F-FOMAML: پیش‌بینی تقاضای فروش‌های ویژه با GNN و فرا-یادگیری برای غلبه بر کمبود داده‌های اوج

کتاب F-FOMAML: پیش‌بینی تقاضای فروش‌های ویژه با GNN و فرا-یادگیری برای غلبه بر کمبود داده‌های اوج

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 F-FOMAML: پیش‌بینی تقاضای فروش‌های ویژه با GNN و فرا-یادگیری برای غلبه بر کمبود داده‌های اوج

موضوع کلی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی پیشرفته در سری‌های زمانی

موضوع میانی: فرا-یادگیری و GNN در پیش‌بینی تقاضای دوره‌های اوج با داده‌های پروکسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین در سری‌های زمانی
  • 2. مفاهیم پایه‌ای سری‌های زمانی و الگوهای تقاضا
  • 3. چالش‌های پیش‌بینی در دوره‌های اوج تقاضا
  • 4. مفهوم داده‌های پروکسی و نقش آن‌ها در کمبود داده
  • 5. بررسی کلی مدل‌های فرا-یادگیری در پیش‌بینی
  • 6. معرفی معماری‌های مبتنی بر GNN
  • 7. ساختار کلی الگوریتم F-FOMAML
  • 8. اهمیت انتقال دانش بین حوزه‌ها در سری‌های زمانی
  • 9. تحلیل مسئله نوسانات شدید تقاضا در فروش‌های ویژه
  • 10. بررسی محدودیت داده در دوره‌های اوج
  • 11. چارچوب‌های موجود برای Meta-Learning در پیش‌بینی
  • 12. تحلیل تفاوت FOMAML و MAML
  • 13. معرفی گراف‌های تقاضا در محیط‌های تجاری
  • 14. ساخت گراف از روابط میان کالاها
  • 15. مفهوم وابستگی زمانی در گراف‌ها
  • 16. ادغام اطلاعات سری زمانی با ساختار گراف
  • 17. طراحی ویژگی‌های پروکسی برای دوره‌های اوج
  • 18. استخراج الگو از داده‌های کم‌نمونه
  • 19. مفاهیم Initialization در فرا-یادگیری
  • 20. بهینه‌سازی دو مرحله‌ای در F-FOMAML
  • 21. آموزش مدل پایه برای سری‌های زمانی
  • 22. به‌کارگیری GNN برای استخراج وابستگی‌های بین محصولات
  • 23. روش‌های ساخت گراف بر اساس شباهت فروش
  • 24. انتخاب معیارهای شباهت برای گره‌ها
  • 25. تحلیل ساختار تقاضای دوره‌های فروش ویژه
  • 26. استراتژی‌های تکمیل داده‌های کمبود
  • 27. استفاده از داده‌های پروکسی برای بهبود دقت
  • 28. بررسی تاثیر پراکندگی داده‌ها بر عملکرد مدل
  • 29. مفهوم Task در فرا-یادگیری سری‌های زمانی
  • 30. بازآموزی سریع مدل برای فروش‌های آینده
  • 31. معرفی Inner Loop در F-FOMAML
  • 32. معرفی Outer Loop در F-FOMAML
  • 33. طراحی جریان داده بین مراحل Inner و Outer
  • 34. گسترش قابلیت Generalization در سری‌های زمانی
  • 35. تنظیم‌پذیری F-FOMAML برای حوزه‌های مختلف
  • 36. بررسی پیچیدگی محاسباتی F-FOMAML
  • 37. معرفی پیام‌رسانی در شبکه‌های گراف
  • 38. بهینه‌سازی پیام‌رسانی برای داده‌های تقاضا
  • 39. ترکیب خروجی GNN با مدل پیش‌بینی
  • 40. معرفی LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 41. مقایسه LSTM و GNN در مدل F-FOMAML
  • 42. به‌کارگیری GRU در ساختار Meta-Model
  • 43. تحلیل Bottleneck داده در دوره‌های اوج
  • 44. بهینه‌سازی فرا-پارامترهای Meta-Learning
  • 45. استفاده از Dropout در مدل‌های گرافی
  • 46. منطق استفاده از نظر همسایه‌ها در پیش‌بینی
  • 47. ترکیب داده‌های حقیقی و پروکسی
  • 48. آموزش مدل بر پایه Domain Adaptation
  • 49. استفاده از Weight Sharing بین تسک‌ها
  • 50. آموزش Cross-Domain برای تقاضای اوج
  • 51. تحلیل خطای پیش‌بینی در دوره‌های فروش ویژه
  • 52. تحلیل Robustness مدل در شرایط نویزی
  • 53. بررسی Overfitting در کمبود داده
  • 54. استفاده از Early Stopping در Meta-Learning
  • 55. معیارهای ارزیابی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 56. RMSE و MAPE در محیط‌های اوج تقاضا
  • 57. تحلیل عملکرد مدل در انواع محصولات
  • 58. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای پروکسی‌سازی
  • 59. تقویت مدل با Regularization در ساختار گراف
  • 60. ترکیب داده‌های شبکه‌های اجتماعی به‌عنوان پروکسی
  • 61. ارزیابی تاثیر داده‌های خارجی بر عملکرد مدل
  • 62. معرفی Batch Task Sampling در F-FOMAML
  • 63. نقش تنوع تسک‌ها در افزایش توان تعمیم
  • 64. بهینه‌سازی نرخ یادگیری Inner Loop
  • 65. بهینه‌سازی نرخ یادگیری Outer Loop
  • 66. معماری نهایی مدل F-FOMAML
  • 67. اجرای گام‌به‌گام الگوریتم F-FOMAML
  • 68. آموزش اولیه مدل روی داده‌های کم‌تنوع
  • 69. تسریع روند همگرایی در Meta-Learning
  • 70. تحلیل رفتار مدل هنگام شوک‌های تقاضا
  • 71. استفاده از Embedding مشترک برای محصولات
  • 72. بهبود نمایش گراف با Feature Fusion
  • 73. مدیریت Sparse بودن گراف تقاضا
  • 74. بررسی پویایی روابط بین محصولات
  • 75. اهمیت Normalization در داده‌های فصل‌دار
  • 76. به‌کارگیری Attention در ساختار گراف
  • 77. افزودن Attention برای سری زمانی
  • 78. ادغام Attention با Meta-Learning
  • 79. طراحی Pipeline کامل مدل F-FOMAML
  • 80. تست عملکرد مدل در شرایط واقعی
  • 81. تحلیل نتایج آزمایش‌های مقاله
  • 82. بازسازی تجربیات مقاله با داده واقعی
  • 83. پیاده‌سازی مدل بر پایه PyTorch
  • 84. پیاده‌سازی GNN در محیط‌های صنعتی
  • 85. مدیریت Memory در مدل‌های گرافی
  • 86. آموزش موازی تسک‌ها برای افزایش سرعت
  • 87. بهبود مقیاس‌پذیری مدل در داده‌های بزرگ
  • 88. استفاده از داده‌های چندمنبعی در F-FOMAML
  • 89. بررسی ابعاد امنیت داده در مدل‌های گراف
  • 90. تنظیمات نهایی مدل برای استقرار
  • 91. طراحی API پیش‌بینی تقاضای اوج
  • 92. اتصال مدل به سیستم‌های فروشگاهی
  • 93. استفاده از مدل در کمپین‌های فروش
  • 94. تحلیل تاثیر مدل بر تصمیم‌گیری موجودی
  • 95. پایش مدل در طول اجرای واقعی
  • 96. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
  • 97. آموزش مجدد سبک برای فروش‌های ویژه بعدی
  • 98. جمع‌بندی مزایا و محدودیت‌های F-FOMAML
  • 99. چشم‌انداز آینده Meta-Learning در پیش‌بینی تقاضا
  • 100. گسترش مدل برای حوزه‌های غیرتجاری

📚 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.