کتاب MARL در سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی شده

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 MARL در سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی شده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: کاربردهای پیشرفته MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در MARL
  • 4. پاداش و تابع ارزش در MARL
  • 5. استراتژی‌ها و سیاست‌ها در MARL
  • 6. فضای حالت و عمل در MARL
  • 7. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 10. روش‌های یادگیری ارزش (Value-Based Methods)
  • 11. روش‌های یادگیری سیاست (Policy-Based Methods)
  • 12. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic Methods)
  • 13. کاربردهای MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 14. شخصی‌سازی و توصیه‌گرهای هوشمند
  • 15. مدل‌سازی رفتار کاربر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 16. تعامل عامل‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 17. فهم نیازهای پنهان کاربر
  • 18. استفاده از تاریخچه تعامل کاربر
  • 19. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 20. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 21. توصیه‌گرهای ترکیبی
  • 22. چالش‌های MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 23. مقیاس‌پذیری در MARL
  • 24. عدم قطعیت در محیط کاربر
  • 25. رقابت بین عامل‌ها
  • 26. همکاری بین عامل‌ها
  • 27. تعادل بین اکتشاف و بهره‌برداری
  • 28. یادگیری تطبیقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرها
  • 30. یادگیری Q-Learning در توصیه‌گرها
  • 31. Deep Q-Networks (DQN) برای توصیه‌گرها
  • 32. Policy Gradient Methods برای توصیه‌گرها
  • 33. Actor-Critic Algorithms برای توصیه‌گرها
  • 34. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در توصیه‌گرها
  • 35. معماری‌های شبکه‌های عصبی در MARL
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توصیه‌گرها
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای توصیه‌گرها
  • 38. شبکه‌های عصبی توجهی (Attention) برای توصیه‌گرها
  • 39. مدل‌های مبتنی بر گراف (GNN) در توصیه‌گرها
  • 40. یادگیری تقویتی با عوامل متعدد همکار
  • 41. یادگیری تقویتی با عوامل متعدد رقیب
  • 42. مدل‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 43. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای پویای زمانی
  • 44. مدل‌سازی تغییرات سلیقه کاربر
  • 45. توصیه‌گرهای مبتنی بر عامل‌های هوشمند
  • 46. طراحی پاداش برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. دقت و فراخوانی در توصیه‌گرها
  • 49. پوشش و تنوع در توصیه‌گرها
  • 50. تازگی و رضایت کاربر
  • 51. ارزیابی عادلانه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. حریم خصوصی کاربر در توصیه‌گرها
  • 54. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. مقاومت در برابر حملات توصیه‌گر
  • 57. مطالعات موردی MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. کاربرد در پلتفرم‌های پخش فیلم
  • 59. کاربرد در پلتفرم‌های موسیقی
  • 60. کاربرد در فروشگاه‌های آنلاین
  • 61. کاربرد در شبکه‌های اجتماعی
  • 62. کاربرد در بازی‌های ویدئویی
  • 63. کاربرد در سیستم‌های خبری
  • 64. پیشرفت‌های اخیر در MARL برای توصیه‌گرها
  • 65. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 66. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای real-time
  • 67. تکنیک‌های افزایش داده در MARL
  • 68. کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 69. یادگیری تقویتی با اطلاعات ناقص
  • 70. یادگیری تقویتی با محیط‌های پویا
  • 71. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای چندهدفه
  • 72. بهینه‌سازی همزمان اهداف مختلف
  • 73. ملاحظات پیاده‌سازی MARL
  • 74. انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری
  • 75. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 76. آموزش و تنظیم پارامترهای مدل
  • 77. ارزیابی و تست مدل
  • 78. استقرار سیستم توصیه‌گر
  • 79. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم
  • 80. آینده MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده فراگیر
  • 82. توصیه‌گرهای اخلاقی و مسئولیت‌پذیر
  • 83. توصیه‌گرهای با قابلیت توضیح‌پذیری بالا
  • 84. یادگیری تقویتی شناختی در توصیه‌گرها
  • 85. سیستم‌های توصیه‌گر تعاملی پیشرفته
  • 86. همکاری انسان و ماشین در توصیه‌گرها
  • 87. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای واقعیت مجازی/افزوده
  • 88. بهینه‌سازی تجربه کاربری با MARL
  • 89. پژوهش‌های آینده در حوزه MARL و توصیه‌گرها

📚 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.