سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین در دنیای واقعی: تجربه‌های لینکدین

کتاب یادگیری ماشین در دنیای واقعی: تجربه‌های لینکدین

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 یادگیری ماشین در دنیای واقعی: تجربه‌های لینکدین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کاربردهای عملی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در لینکدین
  • 2. نقش یادگیری ماشین در پلتفرم‌های اجتماعی
  • 3. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین در لینکدین
  • 4. داده‌های لینکدین: فرصت‌ها و چالش‌ها
  • 5. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. مدل‌سازی ارتباطات و شبکه‌های اجتماعی
  • 7. سیستم‌های توصیه‌گر در لینکدین
  • 8. توصیه اتصالات و فرصت‌های شغلی
  • 9. سیستم‌های جستجوی پیشرفته در لینکدین
  • 10. بهینه‌سازی نتایج جستجو با یادگیری ماشین
  • 11. فهم زبان طبیعی برای تحلیل محتوا
  • 12. شناسایی الگوهای رفتاری کاربران
  • 13. پیش‌بینی ریزش کاربران (Churn Prediction)
  • 14. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
  • 15. تشخیص اسپم و حساب‌های جعلی
  • 16. امنیت پلتفرم با یادگیری ماشین
  • 17. سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 18. یادگیری ماشین برای بهبود تجربه کاربری
  • 19. شخصی‌سازی محتوا و رابط کاربری
  • 20. مدیریت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 21. نظارت بر عملکرد مدل‌ها در طول زمان
  • 22. مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 23. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 24. تست A/B برای ارزیابی مدل‌ها
  • 25. توسعه مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 26. کاربرد یادگیری تقویتی در لینکدین
  • 27. پردازش زبان طبیعی برای خلاصه‌سازی متن
  • 28. استخراج اطلاعات از رزومه‌ها
  • 29. تحلیل احساسات در نظرات کاربران
  • 30. سیستم‌های دسته‌بندی محتوا
  • 31. شناسایی موضوعات داغ در شبکه
  • 32. مدل‌سازی گراف‌های دانش
  • 33. کاربرد گراف‌های دانش در لینکدین
  • 34. یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر
  • 35. تشخیص اشیاء در پروفایل‌ها
  • 36. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی
  • 37. پیش‌بینی روند بازار کار
  • 38. یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی تبلیغات
  • 39. هدف‌گیری دقیق‌تر تبلیغات
  • 40. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 41. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 42. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. تکنیک‌های Explainable AI (XAI)
  • 44. ارزیابی و انتخاب معیارهای مناسب
  • 45. مدیریت ریسک در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 46. مبانی یادگیری ماشین آماری
  • 47. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 48. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 51. یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 52. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 53. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 54. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 55. روش‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 56. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 57. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 58. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 59. یادگیری عمیق و مدل‌های ترنسفورمر
  • 60. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 61. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 62. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 63. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 65. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 66. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 67. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 68. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 69. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همبستگی
  • 70. ترکیب رویکردهای توصیه‌گر
  • 71. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. چالش‌های داده‌های نامتوازن
  • 73. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 74. هوش مصنوعی مسئولانه در لینکدین
  • 75. مقررات و چارچوب‌های قانونی هوش مصنوعی
  • 76. مدل‌سازی رفتار با استفاده از یادگیری ماشین
  • 77. پیش‌بینی موفقیت شغلی
  • 78. تحلیل شبکه‌های اجتماعی پیچیده
  • 79. شناسایی اینفلوئنسرهای شبکه
  • 80. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
  • 81. پایپ‌لاین‌های ML Ops
  • 82. استانداردسازی فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 83. مدیریت چرخه حیات مدل‌ها
  • 84. آینده یادگیری ماشین در پلتفرم‌های اجتماعی
  • 85. نوآوری‌های اخیر در یادگیری ماشین
  • 86. کاربرد یادگیری ماشین در اقتصاد دیجیتال
  • 87. یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی منابع
  • 88. سیستم‌های زمان واقعی در لینکدین
  • 89. تحلیل بلادرنگ داده‌ها
  • 90. مبانی آمار و احتمال برای یادگیری ماشین
  • 91. توزیع‌های آماری پرکاربرد
  • 92. آزمون فرض آماری
  • 93. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 94. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 95. پیاده‌سازی مدل‌ها با استفاده از فریم‌ورک‌های رایج
  • 96. TensorFlow و PyTorch
  • 97. ارتباط با جامعه علمی و توسعه‌دهندگان
  • 98. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز
  • 99. یادگیری ماشین برای کشف دانش
  • 100. کشف الگوهای پنهان در داده‌ها

📚 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.