سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی ترجیحات کاربر با استفاده از MCMC در توصیه‌گرها

کتاب پیش‌بینی ترجیحات کاربر با استفاده از MCMC در توصیه‌گرها

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 پیش‌بینی ترجیحات کاربر با استفاده از MCMC در توصیه‌گرها

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر و اهمیت پیش‌بینی ترجیحات
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی ترجیحات کاربر
  • 3. مفاهیم کلیدی در زنجیره‌های مارکوف و فرآیندهای تصادفی
  • 4. معرفی الگوریتم‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 5. نظریه بیز و کاربرد آن در پیش‌بینی
  • 6. روش‌های تخمین حداکثر درست‌نمایی
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های فاکتورسازی ماتریس
  • 8. کاربرد فاکتورسازی ماتریس در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. مدل‌های مبتنی بر محتوا در توصیه‌گرها
  • 10. مدل‌های مبتنی بر همکاری در توصیه‌گرها
  • 11. ترکیب رویکردهای مبتنی بر محتوا و همکاری
  • 12. مفاهیم پیشرفته در فاکتورسازی ماتریس
  • 13. نکات و ترفندهای پیاده‌سازی MCMC
  • 14. بهینه‌سازی پارامترها در مدل‌های توصیه‌گر
  • 15. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 16. معیارهای ارزیابی دقت و پوشش توصیه‌گرها
  • 17. ارزیابی تنوع و تازگی توصیه‌ها
  • 18. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌بینی ترجیحات
  • 19. کاربرد MCMC در مدل‌های فاکتورسازی ماتریس
  • 20. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) و کاربرد آن
  • 21. پیش‌بینی ترجیحات با استفاده از HMM
  • 22. مدل‌های گرافیکی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 23. مدل‌های بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 24. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرها
  • 25. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی ترجیحات
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای توصیه‌گرها
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توصیه‌گرها
  • 28. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر برای توصیه‌گرها
  • 29. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 30. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی ترجیحات
  • 31. توصیه‌گرهای تعاملی و یادگیری آنلاین
  • 32. مدل‌سازی ترجیحات کاربران پویا
  • 33. پیش‌بینی ترجیحات در طول زمان
  • 34. کاربرد MCMC در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 35. مدل‌سازی عدم قطعیت در ترجیحات کاربر
  • 36. تکنیک‌های کاهش ابعاد در داده‌های ترجیحات
  • 37. فشرده‌سازی داده‌ها برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 38. مدیریت داده‌های پراکنده در توصیه‌گرها
  • 39. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 40. استخراج ویژگی از داده‌های متنی کاربران
  • 41. استخراج ویژگی از داده‌های تصویری محصولات
  • 42. استخراج ویژگی از داده‌های رفتاری کاربران
  • 43. برچسب‌گذاری و حاشیه‌نویسی داده‌ها
  • 44. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. حریم خصوصی کاربران در توصیه‌گرها
  • 46. شفافیت در الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 47. مقابله با سوگیری در توصیه‌گرها
  • 48. طراحی توصیه‌گرهای عادلانه
  • 49. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی پنهان
  • 50. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 51. مدل‌سازی موضوعی در توصیه‌گرها
  • 52. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی
  • 53. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
  • 54. تلفیق دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. کاربرد MCMC در مدل‌های موضوعی
  • 56. کاربرد MCMC در مدل‌های مبتنی بر دانش
  • 57. پیش‌بینی ترجیحات در حوزه‌های خاص (مانند فیلم، موسیقی، کتاب)
  • 58. توصیه‌گرهای سفر و گردشگری
  • 59. توصیه‌گرهای خبری و مقالات
  • 60. توصیه‌گرهای محصولات فروشگاه‌های آنلاین
  • 61. توصیه‌گرهای خدمات پزشکی و سلامت
  • 62. توصیه‌گرهای آموزشی و دوره‌های آنلاین
  • 63. کاربرد MCMC در توصیه‌گرهای حوزه‌های خاص
  • 64. بهبود تجربه کاربری با توصیه‌گرهای هوشمند
  • 65. طراحی رابط کاربری برای توصیه‌گرها
  • 66. تست A/B برای ارزیابی توصیه‌گرها
  • 67. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. معماری سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
  • 69. پردازش دسته‌ای در مقابل پردازش بلادرنگ
  • 70. استقرار و نگهداری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. نظارت بر عملکرد توصیه‌گرها در محیط عملیاتی
  • 72. به‌روزرسانی مدل‌های توصیه‌گر
  • 73. مدیریت تغییرات در ترجیحات کاربران
  • 74. پیش‌بینی ترجیحات برای کاربران جدید (مسئله سرد)
  • 75. توصیه‌گرهای همکارانه برای کاربران جدید
  • 76. توصیه‌گرهای محتوایی برای کاربران جدید
  • 77. ترکیب رویکردها برای حل مسئله سرد
  • 78. مقدمه‌ای بر MCMC و کاربرد آن در مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 79. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC با پایتون
  • 80. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی MCMC
  • 81. مثال‌های عملی پیاده‌سازی MCMC برای توصیه‌گرها
  • 82. تحلیل حساسیت پارامترها با استفاده از MCMC
  • 83. شبیه‌سازی و تحلیل نتایج MCMC
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترکیبی در توصیه‌گرها
  • 85. تلفیق MCMC با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین
  • 86. کاربرد MCMC در مدل‌سازی بیزی غیرپارامتری
  • 87. پژوهش‌های نوین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 88. گرایش‌های آینده در پیش‌بینی ترجیحات کاربر
  • 89. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC در مقیاس بزرگ
  • 90. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای سرعت و دقت
  • 91. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 92. تفسیر نتایج مدل‌های MCMC در 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.