سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی استراتژی‌های توصیه‌گر با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی استراتژی‌های توصیه‌گر با یادگیری تقویتی چندعامله

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 بهینه‌سازی استراتژی‌های توصیه‌گر با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 7. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 8. چالش‌های اصلی در MARL
  • 9. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 10. مدل‌های عامل-عامل در MARL
  • 11. مفاهیم همکاری و رقابت در MARL
  • 12. استراتژی‌های همکاری در MARL
  • 13. استراتژی‌های رقابتی در MARL
  • 14. استراتژی‌های مختلط در MARL
  • 15. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر عامل
  • 16. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 17. مزایای استفاده از MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 18. معماری سیستم‌های توصیه‌گر با MARL
  • 19. عامل‌های توصیه‌گر منفرد
  • 20. همکاری بین عامل‌های توصیه‌گر
  • 21. مدیریت تعاملات بین عامل‌ها
  • 22. یادگیری سیاست‌های همکاری
  • 23. یادگیری سیاست‌های رقابتی
  • 24. تکنیک‌های یادگیری عمیق در MARL
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 27. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 29. Q-learning در MARL
  • 30. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 31. Double DQN در MARL
  • 32. Dueling DQN در MARL
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 34. Policy Gradient در MARL
  • 35. REINFORCE در MARL
  • 36. Actor-Critic در MARL
  • 37. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 38. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 39. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 40. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 41. نظریه بازی‌های هم‌زمان
  • 42. تعادل نش در بازی‌های هم‌زمان
  • 43. کاربرد نظریه بازی در MARL
  • 44. مدل‌سازی بازیکنان در بازی‌های هم‌زمان
  • 45. بازی‌های با مجموع صفر
  • 46. بازی‌های با مجموع غیرصفر
  • 47. روش‌های شبیه‌سازی در MARL
  • 48. محیط‌های شبیه‌سازی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. طراحی تابع پاداش برای عامل‌های توصیه‌گر
  • 50. تنظیم پارامترهای یادگیری در MARL
  • 51. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر با MARL
  • 52. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. دقت، پوشش و تنوع در توصیه‌ها
  • 54. مقایسه با روش‌های سنتی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. کاربرد MARL در توصیه‌های محتوا
  • 56. کاربرد MARL در توصیه‌های محصول
  • 57. کاربرد MARL در توصیه‌های موسیقی
  • 58. کاربرد MARL در توصیه‌های فیلم
  • 59. کاربرد MARL در توصیه‌های خبری
  • 60. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر شبکه‌های اجتماعی
  • 61. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 62. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. کاهش سوگیری با استفاده از MARL
  • 65. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 66. تکنیک‌های قابل تفسیر کردن مدل‌های توصیه‌گر
  • 67. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 68. روش‌های افزایش کارایی مدل‌های MARL
  • 69. یادگیری تقویتی انتقال (Transfer Reinforcement Learning) در MARL
  • 70. یادگیری تقویتی ترجیحی (Preference-based Reinforcement Learning)
  • 71. یادگیری تقویتی با تقابل (Adversarial Reinforcement Learning)
  • 72. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-based Reinforcement Learning)
  • 73. مدل‌های احتمالاتی در MARL
  • 74. مدل‌های گراف در MARL
  • 75. شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) برای مدل‌سازی روابط
  • 76. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر پویا
  • 77. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر رفتار کاربر
  • 78. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های شخصی‌سازی شده
  • 79. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر با داده‌های پراکنده
  • 80. مدیریت عدم قطعیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. تکنیک‌های یادگیری فعال (Active Learning) در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی با داده‌های کم (Few-shot Reinforcement Learning)
  • 83. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
  • 84. بهینه‌سازی مصرف منابع در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر با در نظر گرفتن عوامل انسانی
  • 86. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترکیبی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. ترکیب MARL با فیلترینگ مشارکتی
  • 88. ترکیب MARL با فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 89. ترکیب MARL با یادگیری عمیق
  • 90. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی در MARL
  • 91. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های MARL
  • 92. تکنیک‌های اکتشاف و بهره‌برداری در MARL
  • 93. توازن بین اکتشاف و بهره‌برداری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. مدل‌سازی ترجیحات کاربر در طول زمان
  • 95. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر چندهدفه
  • 96. بهینه‌سازی همزمان چندین معیار
  • 97. مدل‌سازی تعاملات پیچیده بین کاربران و اقلام
  • 98. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر سازگار
  • 99. تکنیک‌های یادگیری مداوم (Continual Learning) در MARL
  • 100. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL

📚 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.