کتاب MARL برای توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا و همکاری

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 برای توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا و همکاری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم پایه‌ای توصیه‌گرها
  • 4. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 6. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری
  • 7. ترکیب رویکردها
  • 8. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. شاخص‌های ارزیابی کیفیت
  • 10. دقت و فراخوان در توصیه‌گرها
  • 11. پوشش و تنوع توصیه‌ها
  • 12. کشف و شگفتی در توصیه‌ها
  • 13. داده‌های مورد نیاز برای توصیه‌گرها
  • 14. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 15. نمایش محتوا (Feature Representation)
  • 16. نمایش کاربران (User Representation)
  • 17. نمایش آیتم‌ها (Item Representation)
  • 18. نزدیک‌ترین همسایه (Nearest Neighbors)
  • 19. شباهت کسینوسی
  • 20. شباهت پیرسون
  • 21. شباهت مرتب‌سازی (Rank-based Similarity)
  • 22. فیلترینگ مشارکتی کاربر-کاربر
  • 23. فیلترینگ مشارکتی آیتم-آیتم
  • 24. مزایا و معایب فیلترینگ مشارکتی
  • 25. محدودیت‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 26. مسئله شروع سرد (Cold-start Problem)
  • 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا: مبانی
  • 28. بردارهای ویژگی محتوا
  • 29. مدل‌سازی محتوا
  • 30. مدل‌سازی پروفایل کاربر
  • 31. مدل‌سازی پروفایل آیتم
  • 32. الگوریتم‌های مبتنی بر محتوا
  • 33. شباهت بین محتوا
  • 34. ترکیب رویکرد محتوا و همکاری
  • 35. رویکردهای هیبریدی
  • 36. روش‌های ترکیب صریح
  • 37. روش‌های ترکیب ضمنی
  • 38. روش‌های ترکیب مبتنی بر متا-یادگیری
  • 39. مدل‌سازی ماتریس (Matrix Factorization)
  • 40. تجزیه مقدار منفرد (SVD)
  • 41. فاکتورگیری ماتریس غیراجباری (NMF)
  • 42. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 45. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 46. کاربرد یادگیری عمیق در نمایش محتوا
  • 47. کاربرد یادگیری عمیق در نمایش کاربر/آیتم
  • 48. کاربرد یادگیری عمیق در مدل‌سازی تعاملات
  • 49. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 50. پردازش زبان طبیعی (NLP) در توصیه‌گرها
  • 51. مدل‌سازی متن محتوا
  • 52. استخراج کلمات کلیدی
  • 53. تحلیل احساسات در متن
  • 54. مدل‌سازی تصویر در توصیه‌گرها
  • 55. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 56. تحلیل محتوای بصری
  • 57. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 58. پلتفرم‌های پردازش توزیع‌شده
  • 59. Apache Spark
  • 60. Apache Hadoop
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
  • 62. چالش‌های پیاده‌سازی
  • 63. مقیاس‌پذیری و کارایی
  • 64. توصیه‌گرهای بلادرنگ (Real-time)
  • 65. کاربرد در فروشگاه‌های آنلاین
  • 66. کاربرد در پلتفرم‌های رسانه‌ای
  • 67. کاربرد در شبکه‌های اجتماعی
  • 68. کاربرد در آموزش مجازی
  • 69. مطالعه موردی: توصیه‌گرهای فیلم
  • 70. مطالعه موردی: توصیه‌گرهای موسیقی
  • 71. مطالعه موردی: توصیه‌گرهای محصولات
  • 72. اخلاق و حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 74. تبعیض و انصاف در توصیه‌ها
  • 75. حفاظت از حریم خصوصی کاربران
  • 76. قوانین و مقررات مرتبط
  • 77. روش‌های افزایش شفافیت توصیه‌گرها
  • 78. تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 79. طراحی رابط کاربری برای توصیه‌گرها
  • 80. ارائه دلایل برای توصیه‌ها
  • 81. کنترل کاربر بر توصیه‌ها
  • 82. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی‌شده
  • 83. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمینه (Context-aware)
  • 84. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. بهینه‌سازی بلندمدت توصیه‌ها
  • 86. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-based)
  • 87. استفاده از هستی‌شناسی‌ها (Ontologies)
  • 88. توصیه‌گرهای مبتنی بر قوانین (Rule-based)
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته در فاکتورگیری ماتریس
  • 90. تکنیک‌های پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 91. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 92. نوآوری‌های اخیر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 93. چشم‌انداز آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. پروژه‌های عملی و پیاده‌سازی
  • 95. ساخت یک توصیه‌گر ساده
  • 96. ارزیابی توصیه‌گر ساخته شده
  • 97. بهبود و توسعه توصیه‌گر
  • 98. اصول مهندسی نرم‌افزار در توصیه‌گرها
  • 99. مدیریت چرخه عمر سیستم توصیه‌گر
  • 100. تمرین عملی: پیاده‌سازی توصیه‌گر مبتنی بر محتوا

📚 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.