اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی مولد توصیه‌گرها با MCMC

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی مولد توصیه‌گرها با MCMC

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

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مولد و یادگیری توصیه‌گر
• 2. آشنایی با روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
• 3. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی مولد
• 4. توزیع‌های احتمال و اهمیت آن‌ها در مدل‌سازی
• 5. مفاهیم کلیدی در زنجیره مارکوف
• 6. الگوریتم‌های MCMC پایه: Metropolis-Hastings
• 7. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در پایتون
• 8. الگوریتم Gibbs Sampling
• 9. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در پایتون
• 10. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
• 11. معیارهای همگرایی: Trace Plots و Geweke
• 12. بررسی autocorrelation در نمونه‌های MCMC
• 13. روش‌های کاهش autocorrelation
• 14. روش‌های MCMC پیشرفته: Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
• 15. مزایا و معایب HMC
• 16. پیاده‌سازی HMC با استفاده از کتابخانه‌های تخصصی
• 17. Dynamic Hamiltonian Monte Carlo
• 18. استفاده از NUTS (No-U-Turn Sampler)
• 19. مبانی مدل‌سازی توصیه‌گر
• 20. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
• 21. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
• 22. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
• 23. مدل‌سازی مبتنی بر محتوا
• 24. تلفیق رویکردها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 25. مدل‌سازی مولد برای توصیه‌گرها
• 26. مدل‌های احتمالی گسسته برای توصیه‌گرها
• 27. مدل‌های احتمالی پیوسته برای توصیه‌گرها
• 28. استفاده از MCMC در مدل‌سازی توصیه‌گرهای احتمالی
• 29. توزیع پیشین (Prior) در مدل‌های توصیه‌گر
• 30. توزیع پسین (Posterior) در مدل‌های توصیه‌گر
• 31. روش‌های استنتاج بیزی برای توصیه‌گرها
• 32. مدل‌سازی latent factor با MCMC
• 33. مدل‌های ماتریس فاکتوریزاسیون با MCMC
• 34. استنتاج بایسی در مدل‌های ماتریس فاکتوریزاسیون
• 35. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی و MCMC
• 36. شبکه‌های عصبی مولد (GANs) برای توصیه‌گرها
• 37. استفاده از MCMC در آموزش GANs
• 38. Variational Autoencoders (VAEs) برای توصیه‌گرها
• 39. استنتاج بایسی در VAEs
• 40. مدل‌سازی توالی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 41. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) برای توصیه‌گرها
• 42. استفاده از MCMC در HMM
• 43. مدل‌سازی توصیه‌گر برای داده‌های پراکنده (sparse data)
• 44. مدیریت داده‌های سرد (cold start) با MCMC
• 45. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
• 46. معیارهای دقت: Precision, Recall, F1-score
• 47. معیارهای رتبه‌بندی: NDCG, MAP
• 48. معیارهای تنوع و تازگی در توصیه‌گرها
• 49. آزمایش A/B برای ارزیابی توصیه‌گرها
• 50. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. شفافیت در توصیه‌گرها
• 53. سوگیری (bias) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. کاهش سوگیری با استفاده از MCMC
• 55. کاربرد MCMC در مدل‌سازی دینامیک رفتار کاربر
• 56. مدل‌سازی تغییر سلایق کاربر در طول زمان
• 57. مدل‌سازی تعاملات کاربر با آیتم‌ها
• 58. یادگیری توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده
• 59. تطبیق مدل با نیازهای خاص کاربر
• 60. مدل‌سازی توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
• 61. استفاده از گراف دانش در توصیه‌گرها
• 62. استنتاج بایسی بر روی گراف دانش
• 63. مدل‌سازی توصیه‌گر برای محتوای چندرسانه‌ای
• 64. توصیه‌گرهای مبتنی بر تصویر و ویدئو
• 65. توصیه‌گرهای مبتنی بر صدا
• 66. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای توصیه‌گرها
• 67. مدل‌سازی موضوعات (Topic Modeling) با MCMC
• 68. کاربرد LDA (Latent Dirichlet Allocation) با MCMC
• 69. استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته در توصیه‌گرها
• 70. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای توصیه‌گرها
• 71. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای توصیه‌گرها
• 72. مباحث پیشرفته در MCMC برای توصیه‌گرها
• 73. روش‌های MCMC موازی و توزیع شده
• 74. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
• 75. روش‌های نمونه‌برداری بایسی پیشرفته
• 76. استنتاج با استفاده از MCMC در شبکه‌های بایسی
• 77. مدل‌سازی توصیه‌گرهای پیچیده با استفاده از شبکه‌های بایسی
• 78. برنامه‌ریزی برای اجرای پروژه‌های توصیه‌گر
• 79. مراحل جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 80. انتخاب معماری مدل مناسب
• 81. تنظیم پارامترهای مدل
• 82. پیاده‌سازی و آموزش مدل
• 83. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• 84. استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 85. پایش و به‌روزرسانی مدل
• 86. مطالعات موردی (Case Studies) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 87. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
• 88. سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی
• 89. سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های محتوایی
• 90. چالش‌های پیش رو در مدل‌سازی مولد توصیه‌گرها
• 91. روندها و تحقیقات آینده در مدل‌سازی مولد توصیه‌گرها
• 92. نکات پایانی و جمع‌بندی