اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. داده‌کاوی و آماده‌سازی داده برای مهندسی ویژگی
• 3. ویژگی‌های محتوایی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. ویژگی‌های رفتاری کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
• 5. تبدیل داده‌های متنی به ویژگی‌های عددی
• 6. استخراج ویژگی از تصاویر در سیستم‌های توصیه‌گر
• 7. استفاده از embeddingها در مهندسی ویژگی
• 8. انتخاب ویژگی‌های مهم با استفاده از روش‌های آماری
• 9. کاهش ابعاد داده با استفاده از PCA
• 10. کاهش ابعاد داده با استفاده از t-SNE
• 11. روش‌های نرمال‌سازی و استانداردسازی داده
• 12. مهندسی ویژگی برای داده‌های sparse
• 13. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی از ویژگی‌های موجود
• 14. استفاده از ویژگی‌های زمانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 15. تکنیک‌های وزن‌دهی به ویژگی‌ها
• 16. ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 17. انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر درخت
• 18. مهندسی ویژگی برای داده‌های دسته‌بندی‌شده
• 19. استفاده از ویژگی‌های مبتنی بر دانش
• 20. ایجاد ویژگی‌های اجتماعی با استفاده از شبکه‌های اجتماعی
• 21. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 22. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
• 23. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
• 24. استفاده از ویژگی‌های context-aware
• 25. مهندسی ویژگی برای توصیه محصولات جدید (Cold Start Problem)
• 26. مهندسی ویژگی برای توصیه به کاربران جدید (Cold Start Problem)
• 27. بهینه‌سازی ویژگی‌ها برای بهبود دقت توصیه‌ها
• 28. بهینه‌سازی ویژگی‌ها برای بهبود تنوع توصیه‌ها
• 29. بهینه‌سازی ویژگی‌ها برای بهبود تازگی توصیه‌ها
• 30. استفاده از تکنیک‌های Feature Hashing
• 31. استفاده از Autoencoders برای یادگیری ویژگی
• 32. استفاده از Restricted Boltzmann Machines (RBM) برای یادگیری ویژگی
• 33. استفاده از Deep Belief Networks (DBN) برای یادگیری ویژگی
• 34. پیاده‌سازی مهندسی ویژگی در پایتون با استفاده از scikit-learn
• 35. پیاده‌سازی مهندسی ویژگی در پایتون با استفاده از TensorFlow
• 36. پیاده‌سازی مهندسی ویژگی در پایتون با استفاده از PyTorch
• 37. استفاده از Feature Stores برای مدیریت ویژگی‌ها
• 38. آشنایی با ابزارهای مهندسی ویژگی تجاری
• 39. چالش‌ها و محدودیت‌های مهندسی ویژگی
• 40. اخلاق در مهندسی ویژگی و حفظ حریم خصوصی کاربران
• 41. بررسی موردی مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر فیلم
• 42. بررسی موردی مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر موسیقی
• 43. بررسی موردی مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر اخبار
• 44. بررسی موردی مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر تجارت الکترونیک
• 45. آینده مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر