سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی نتایج جستجو

کتاب راهنمای جامع یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی نتایج جستجو

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی نتایج جستجو

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Search Engines

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و بهینه‌سازی جستجو
  • 2. فصل ۲: مفاهیم کلیدی در بازیابی اطلاعات
  • 3. فصل ۳: ساختارهای داده برای شاخص‌گذاری
  • 4. فصل ۴: الگوریتم‌های اولیه رتبه‌بندی
  • 5. فصل ۵: مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت شده
  • 6. فصل ۶: رگرسیون خطی برای پیش‌بینی معیارهای مرتبط
  • 7. فصل ۷: طبقه‌بندی برای تشخیص انواع جستجو
  • 8. فصل ۸: درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 9. فصل ۹: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. فصل ۱۰: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 11. فصل ۱۱: پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 12. فصل ۱۲: تولید ویژگی: TF-IDF و N-grams
  • 13. فصل ۱۳: جاسازی کلمات: Word2Vec و GloVe
  • 14. فصل ۱۴: جاسازی متن: Doc2Vec و Sentence-BERT
  • 15. فصل ۱۵: مدل‌های زبان آماری
  • 16. فصل ۱۶: مدل‌های زبان عصبی (NLM)
  • 17. فصل ۱۷: مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 18. فصل ۱۸: خوشه‌بندی اسناد
  • 19. فصل ۱۹: کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 20. فصل ۲۰: کاهش ابعاد: UMAP
  • 21. فصل ۲۱: مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 22. فصل ۲۲: مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 23. فصل ۲۳: الگوریتم‌های Q-Learning
  • 24. فصل ۲۴: الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 25. فصل ۲۵: طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی جستجو
  • 26. فصل ۲۶: یادگیری تقویتی برای رتبه‌بندی پویا
  • 27. فصل ۲۷: معماری‌های شبکه عصبی برای رتبه‌بندی (RankNet)
  • 28. فصل ۲۸: LambdaRank و LambdaMART
  • 29. فصل ۲۹: شبکه‌های عصبی عمیق برای رتبه‌بندی (DeepRank)
  • 30. فصل ۳۰: مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention)
  • 31. فصل ۳۱: Transformerها در پردازش زبان طبیعی
  • 32. فصل ۳۲: BERT برای درک بهتر کوئری
  • 33. فصل ۳۳: fine-tuning مدل‌های زبان برای وظایف جستجو
  • 34. فصل ۳۴: ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در جستجو
  • 35. فصل ۳۵: معیارهای ارزیابی: Precision, Recall, F1-Score
  • 36. فصل ۳۶: معیارهای ارزیابی: MAP و NDCG
  • 37. فصل ۳۷: معیارهای ارزیابی: MRR
  • 38. فصل ۳۸: A/B Testing برای ارزیابی مدل‌های جدید
  • 39. فصل ۳۹: مهندسی ویژگی برای معیارهای جستجو
  • 40. فصل ۴۰: ویژگی‌های مرتبط با طول کوئری
  • 41. فصل ۴۱: ویژگی‌های مرتبط با تعداد نتایج
  • 42. فصل ۴۲: ویژگی‌های مرتبط با تازگی اسناد
  • 43. فصل ۴۳: ویژگی‌های مرتبط با اعتبار اسناد
  • 44. فصل ۴۴: ویژگی‌های مرتبط با شباهت بین کوئری و سند
  • 45. فصل ۴۵: ویژگی‌های مبتنی بر کلیک و تعامل کاربر
  • 46. فصل ۴۶: مدل‌سازی نیت کاربر (User Intent Modeling)
  • 47. فصل ۴۷: تشخیص انواع مختلف نیت جستجو
  • 48. فصل ۴۸: یادگیری نیت از داده‌های تعاملی
  • 49. فصل ۴۹: پیشنهادهای جستجو (Query Suggestions)
  • 50. فصل ۵۰: یادگیری پیشنهادها با مدل‌های آماری
  • 51. فصل ۵۱: پیشنهادهای جستجو با مدل‌های عصبی
  • 52. فصل ۵۲: شخصی‌سازی نتایج جستجو
  • 53. فصل ۵۳: مدل‌سازی پروفایل کاربر
  • 54. فصل ۵۴: شخصی‌سازی مبتنی بر تاریخچه جستجو
  • 55. فصل ۵۵: شخصی‌سازی مبتنی بر زمینه (Contextual)
  • 56. فصل ۵۶: یادگیری مجموعه (Learning to Rank - LTR)
  • 57. فصل ۵۷: رویکردهای نقطه‌ای (Pointwise) در LTR
  • 58. فصل ۵۸: رویکردهای ترتیبی (Pairwise) در LTR
  • 59. فصل ۵۹: رویکردهای لیستی (Listwise) در LTR
  • 60. فصل ۶۰: پیاده‌سازی LTR در سیستم‌های واقعی
  • 61. فصل ۶۱: داده‌های آموزشی برای LTR
  • 62. فصل ۶۲: ایجاد داده‌های رتبه‌بندی شده
  • 63. فصل ۶۳: مشکلات داده‌ای در LTR
  • 64. فصل ۶۴: مدل‌های یادگیری تقویتی برای پاسخگویی مستقیم (Direct Answer)
  • 65. فصل ۶۵: درک پرسش و پاسخ (Question Answering)
  • 66. فصل ۶۶: استخراج اطلاعات از متن (Information Extraction)
  • 67. فصل ۶۷: مدل‌های خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 68. فصل ۶۸: تولید پاسخ‌های کوتاه (Short Answer Generation)
  • 69. فصل ۶۹: یادگیری عمیق برای بازیابی اطلاعات
  • 70. فصل ۷۰: شبکه‌های عصبی کانولوشونی (CNN) برای جستجو
  • 71. فصل ۷۱: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای جستجو
  • 72. فصل ۷۲: معماری‌های ترکیبی (Hybrid Architectures)
  • 73. فصل ۷۳: استفاده از Embeddingهای از پیش آموزش دیده
  • 74. فصل ۷۴: انتقال یادگیری (Transfer Learning) در جستجو
  • 75. فصل ۷۵: کاهش سوگیری (Bias) در نتایج جستجو
  • 76. فصل ۷۶: تشخیص و کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 77. فصل ۷۷: ارزیابی منصفانه (Fairness) در رتبه‌بندی
  • 78. فصل ۷۸: موضوعات پیشرفته در مدل‌سازی جستجو
  • 79. فصل ۷۹: جستجوی معنایی (Semantic Search)
  • 80. فصل ۸۰: جستجوی تصویری (Image Search)
  • 81. فصل ۸۱: جستجوی صوتی (Voice Search)
  • 82. فصل ۸۲: جستجو در داده‌های ساختاریافته
  • 83. فصل ۸۳: انفجار داده (Data Explosion) و مقیاس‌پذیری
  • 84. فصل ۸۴: استفاده از پردازش توزیع شده (Distributed Computing)
  • 85. فصل ۸۵: فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • 86. فصل ۸۶: کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
  • 87. فصل ۸۷: ابزارهای مرتبط با جستجو (Elasticsearch, Solr)
  • 88. فصل ۸۸: پیاده‌سازی یک سیستم جستجوی ساده با ML
  • 89. فصل ۸۹: مرحله ۱: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 90. فصل ۹۰: مرحله ۲: مهندسی ویژگی
  • 91. فصل ۹۱: مرحله ۳: انتخاب و آموزش مدل LTR
  • 92. فصل ۹۲: مرحله ۴: ارزیابی و تنظیم دقیق مدل
  • 93. فصل ۹۳: مرحله ۵: ادغام با سیستم جستجو
  • 94. فصل ۹۴: چالش‌های عملی در پیاده‌سازی ML برای جستجو
  • 95. فصل ۹۵: مسائل مربوط به داده‌های کم (Low-Resource Scenarios)
  • 96. فصل ۹۶: مسائل مربوط به داده‌های متغیر (Drifting Data)
  • 97. فصل ۹۷: تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
  • 98. فصل ۹۸: آینده یادگیری ماشین در بهینه‌سازی جستجو
  • 99. فصل ۹۹: جستجوی مولد (Generative Search)
  • 100. فصل ۱۰۰: رویکردهای جدید و روندهای تحقیقاتی

📚 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.