سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیشرفت‌های نوین در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر

کتاب پیشرفت‌های نوین در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر

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 پیشرفت‌های نوین در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. حوزه‌های کاربردی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. مدل‌های سنتی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. محدودیت‌های مدل‌های سنتی
  • 6. نیاز به روش‌های نوین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. اصول یادگیری تقویتی
  • 8. عامل، محیط، پاداش در یادگیری تقویتی
  • 9. فرایند یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 10. یادگیری تقویتی با مدل و بدون مدل
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 14. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 15. فضاهای حالت، عمل و مشاهده در MARL
  • 16. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 17. یادگیری تقویتی ترکیبی (Hybrid MARL)
  • 18. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 19. مدل‌سازی عوامل در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 20. تعامل بین کاربران و اقلام در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 21. مدل‌سازی پویایی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 22. مدل‌سازی پویایی اقلام در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 23. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده
  • 24. توصیه‌گرهای مبتنی بر رفتار کاربر
  • 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمینه
  • 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر تعاملات اجتماعی
  • 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 29. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 30. توصیه‌گرهای مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 31. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری عمیق چندعامله
  • 32. استفاده از MARL برای کشف اقلام جدید
  • 33. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی ترتیب توصیه‌ها
  • 34. استفاده از MARL برای مدیریت تنوع توصیه‌ها
  • 35. استفاده از MARL برای شخصی‌سازی تعاملی
  • 36. استفاده از MARL برای پیش‌بینی رضایت کاربر
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی معتبر در MARL
  • 38. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 39. الگوریتم‌های Q-Learning در MARL
  • 40. الگوریتم‌های Policy Gradient در MARL
  • 41. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش در MARL
  • 42. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست در MARL
  • 43. روش‌های یادگیری تقویتی متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
  • 44. تکنیک‌های یادگیری تقویتی ترکیبی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 46. یادگیری تقویتی با تقويت (Reinforcement Learning from Human Feedback)
  • 47. یادگیری تقویتی با نظارت (Supervised Reinforcement Learning)
  • 48. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Reinforcement Learning)
  • 49. مدل‌سازی پاداش در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. طراحی تابع پاداش برای هماهنگی عوامل
  • 51. طراحی تابع پاداش برای رقابت سازنده
  • 52. پاداش‌های مبتنی بر کلیک و تبدیل
  • 53. پاداش‌های مبتنی بر رضایت بلندمدت کاربر
  • 54. پاداش‌های مبتنی بر تنوع و کشف
  • 55. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 57. ناپایداری در آموزش MARL
  • 58. مسائل مربوط به ارتباطات بین عوامل
  • 59. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 60. معیارهای ارزیابی سنتی
  • 61. معیارهای ارزیابی جدید برای MARL
  • 62. آزمایش‌های A/B برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. مطالعات موردی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 64. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای فیلم
  • 65. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای موسیقی
  • 66. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای محصولات فروشگاهی
  • 67. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای اخبار
  • 68. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای آموزشی
  • 69. کاربرد MARL در توصیه‌گرهای شبکه‌های اجتماعی
  • 70. مرور پیشرفت‌های اخیر در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. رویکردهای یادگیری عمیق در MARL
  • 72. شبکه‌های عصبی گراف در MARL
  • 73. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 74. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 75. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 76. یادگیری تقویتی با مدل‌های مولد
  • 77. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های فراگیری
  • 78. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 79. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 80. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال (Federated MARL)
  • 81. استانداردهای اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 82. حریم خصوصی کاربران
  • 83. شفافیت در توصیه‌ها
  • 84. عدالت و عدم تبعیض در توصیه‌ها
  • 85. پتانسیل‌های آینده MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 86. سیستم‌های توصیه‌گر خودآموز و خودبهبود
  • 87. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر واقعیت افزوده
  • 88. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر تعاملات پیچیده
  • 89. چالش‌های تحقیقاتی آینده در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. جمع‌بندی و مسیرهای پژوهشی آتی

📚 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.