کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
چکیده
As a key component in boosting online user growth, uplift modeling aims to measure individual user responses (e.g., whether to play the game) to various treatments, such as gaming bonuses, thereby enhancing business outcomes. However, previous research typically considers a single-task, single-treatment setting, where only one treatment exists and the overall treatment effect is measured by a single type of user response. In this paper, we propose a Multi-Treatment Multi-Task (MTMT) uplift network to estimate treatment effects in a multi-task scenario. We identify the multi-treatment problem as a causal inference problem with a tiered response, comprising a base effect (from offering a treatment) and an incremental effect (from offering a specific type of treatment), where the base effect can be numerically much larger than the incremental effect. Specifically, MTMT separately encodes user features and treatments. The user feature encoder uses a multi-gate mixture of experts (MMOE) network to encode relevant user features, explicitly learning inter-task relations. The resultant embeddings are used to measure natural responses per task. Furthermore, we introduce a treatment-user feature interaction module to model correlations between each treatment and user feature. Consequently, we separately measure the base and incremental treatment effect for each task based on the produced treatment-aware representations. Experimental results based on an offline public dataset and an online proprietary dataset demonstrate the effectiveness of MTMT in single/multi-treatment and single/multi-task settings. Additionally, MTMT has been deployed in our gaming platform to improve user experience.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
به عنوان یک مؤلفه اصلی در تقویت رشد کاربر آنلاین ، مدل سازی Uplift هدف سنجش پاسخ های کاربر فردی (به عنوان مثال ، چه بازی) در درمان های مختلف ، مانند پاداش های بازی است و از این طریق نتایج کسب و کار را افزایش می دهد.با این حال ، تحقیقات قبلی به طور معمول یک تنظیم تک وظیفه ای را در نظر می گیرد ، که در آن تنها یک درمان وجود دارد و اثر کلی درمانی با یک نوع پاسخ کاربر اندازه گیری می شود.در این مقاله ، ما یک شبکه ارتقاء چند منظوره (MTMT) برای برآورد اثرات درمانی در یک سناریوی چند منظوره پیشنهاد می کنیم.ما مشکل چند درمان را به عنوان یک مشکل استنباط علّی با یک پاسخ مرتب ، شامل یک اثر پایه (از ارائه یک درمان) و یک اثر افزایشی (از ارائه یک نوع خاص از درمان) شناسایی می کنیم ، جایی که اثر پایه می تواند از نظر عددی بسیار بزرگتر باشداز اثر افزایشی.به طور خاص ، MTMT به طور جداگانه ویژگی ها و درمان های کاربر را رمزگذاری می کند.رمزگذار ویژگی کاربر از یک ترکیب چند گیت از شبکه متخصصان (MMOE) برای رمزگذاری ویژگی های کاربر مربوطه ، به صراحت یادگیری روابط بین وظیفه استفاده می کند.از تعبیه های حاصل برای اندازه گیری پاسخ های طبیعی در هر کار استفاده می شود.علاوه بر این ، ما یک ماژول تعامل با ویژگی درمانی را برای مدل سازی همبستگی بین هر درمان و ویژگی کاربر معرفی می کنیم.در نتیجه ، ما به طور جداگانه اثر درمان پایه و افزایشی را برای هر کار بر اساس بازنمایی های آگاه از درمان تولید می کنیم.نتایج تجربی مبتنی بر یک مجموعه داده عمومی آفلاین و یک مجموعه داده اختصاصی آنلاین ، اثربخشی MTMT در تنظیمات تک/چند درمانی و تک/چند کار را نشان می دهد.علاوه بر این ، MTMT برای بهبود تجربه کاربر در پلت فرم بازی ما مستقر شده است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
