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
Deep learning recommendation models (DLRMs) are at the heart of the current e-commerce industry. However, the amount of training data used to train these large models is growing exponentially, leading to substantial training hurdles. The training dataset contains two primary types of information: content-based information (features of users and items) and collaborative information (interactions between users and items). One approach to reduce the training dataset is to remove user-item interactions. But that significantly diminishes collaborative information, which is crucial for maintaining accuracy due to its inclusion of interaction histories. This loss profoundly impacts DLRM performance. This paper makes an important observation that if one can capture the user-item interaction history to enrich the user and item embeddings, then the interaction history can be compressed without losing model accuracy. Thus, this work, Collaborative Aware Data Compression (CADC), takes a two-step approach to training dataset compression. In the first step, we use matrix factorization of the user-item interaction matrix to create a novel embedding representation for both the users and items. Once the user and item embeddings are enriched by the interaction history information the approach then applies uniform random sampling of the training dataset to drastically reduce the training dataset size while minimizing model accuracy drop. The source code of CADC is available at \href{https://anonymous.4open.science/r/DSS-RM-8C1D/README.md}{https://anonymous.4open.science/r/DSS-RM-8C1D/README.md}.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های توصیه یادگیری عمیق (DLRMS) در قلب صنعت تجارت الکترونیکی فعلی قرار دارند.با این حال ، میزان داده های آموزش مورد استفاده برای آموزش این مدل های بزرگ به صورت تصاعدی در حال رشد است و منجر به موانع آموزش قابل توجهی می شود.مجموعه داده های آموزشی شامل دو نوع اصلی اطلاعات است: اطلاعات مبتنی بر محتوا (ویژگی های کاربران و موارد) و اطلاعات مشترک (تعامل بین کاربران و موارد).یک رویکرد برای کاهش مجموعه داده های آموزش حذف تعامل مورد کاربر است.اما این به طور قابل توجهی اطلاعات مشارکتی را کاهش می دهد ، که به دلیل گنجاندن تاریخ تعامل ، برای حفظ دقت بسیار مهم است.این ضرر عمیقاً بر عملکرد DLRM تأثیر می گذارد.در این مقاله مشاهده مهمی ایجاد می کند که اگر می توان سابقه تعامل مورد کاربر و مورد را برای غنی سازی کاربر و تعبیه های مورد نظر ضبط کرد ، می توان بدون از دست دادن دقت مدل ، تاریخ تعامل را فشرده کرد.بنابراین ، این کار ، فشرده سازی داده های آگاهانه مشارکتی (CADC) ، یک رویکرد دو مرحله ای را برای فشرده سازی مجموعه داده های آموزش انجام می دهد.در مرحله اول ، ما از فاکتوریزاسیون ماتریس ماتریس تعامل کاربر-مورد برای ایجاد یک نمایش جدید تعبیه شده برای کاربران و موارد استفاده می کنیم.هنگامی که کاربر و مورد تعبیه شده توسط اطلاعات تاریخ تعامل غنی می شوند ، این رویکرد نمونه برداری تصادفی یکنواخت از مجموعه داده های آموزش را برای کاهش چشمگیر اندازه مجموعه داده های آموزش در عین حال به حداقل رساندن کاهش دقت مدل اعمال می کند.کد منبع CADC در \ href {https://anonymous.4open.science/r/ds-rm-8c1d/readme.md} {https://anonymous.4open.science/r/ds-rm--rm- در دسترس است.8c1d/readme.md.
📚 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
