اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استراتژی‌های نمونه‌گیری در مدل‌های رتبه‌بندی بیزی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های نمونه‌گیری در مدل‌های رتبه‌بندی بیزی

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

موضوع میانی: مدل‌های رتبه‌بندی بیزی (Bayesian Ranking Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های رتبه‌بندی بیزی
• 2. مبانی آمار بیزی و قضیه بیز
• 3. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC)
• 4. چرا MCMC در مدل‌های رتبه‌بندی بیزی؟
• 5. مدل رتبه‌بندی ترجیحی (Preference Ranking Model)
• 6. مدل رتبه‌بندی زوجی (Pairwise Ranking Model)
• 7. مدل رتبه‌بندی لیست‌وار (Listwise Ranking Model)
• 8. انتخاب مدل رتبه‌بندی مناسب
• 9. تابع درست‌نمایی (Likelihood Function) در مدل‌های رتبه‌بندی
• 10. تعریف توزیع‌های پیشین (Prior Distributions) برای پارامترها
• 11. توزیع‌های پیشین مزدوج (Conjugate Priors) در رتبه‌بندی
• 12. روش Metropolis-Hastings برای نمونه‌گیری از مدل‌های رتبه‌بندی
• 13. روش Gibbs Sampling برای مدل‌های رتبه‌بندی
• 14. روش Hamiltonian Monte Carlo (HMC) در رتبه‌بندی بیزی
• 15. پیاده‌سازی HMC برای مدل‌های رتبه‌بندی
• 16. بهینه‌سازی پارامترهای HMC
• 17. تخمین پارامترهای مدل رتبه‌بندی با استفاده از MCMC
• 18. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
• 19. معیارهای تشخیص همگرایی (R-hat, Effective Sample Size)
• 20. تأثیر انتخاب توزیع پیشین بر نتایج رتبه‌بندی
• 21. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی برای داده‌های ضمنی (Implicit Feedback)
• 22. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی برای داده‌های صریح (Explicit Feedback)
• 23. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی با اثرات تصادفی (Random Effects)
• 24. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Bayesian Ranking Models)
• 25. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی برای رتبه‌بندی آیتم‌های جدید (Cold Start Problem)
• 26. استفاده از MCMC برای رتبه‌بندی شخصی‌سازی‌شده (Personalized Ranking)
• 27. رتبه‌بندی بیزی با استفاده از Gaussian Processes
• 28. رتبه‌بندی بیزی با استفاده از Variational Inference
• 29. مقایسه MCMC و Variational Inference در رتبه‌بندی
• 30. انتخاب طول زنجیره MCMC
• 31. تنظیم اندازه گام (Step Size) در MCMC
• 32. روش‌های کاهش همبستگی در زنجیره‌های MCMC
• 33. استفاده از thinning در MCMC
• 34. روش‌های موازی‌سازی MCMC
• 35. پیاده‌سازی MCMC در پایتون (PyMC3, Stan)
• 36. پیاده‌سازی MCMC در R (rstan, JAGS)
• 37. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی برای داده‌های بزرگ (Large-Scale Ranking)
• 38. استفاده از Stochastic Variational Inference (SVI)
• 39. روش‌های تقریب MCMC برای سرعت بخشیدن به فرآیند
• 40. تکنیک‌های کاهش واریانس در MCMC
• 41. مدل‌های بیزی برای رتبه‌بندی با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 42. مدل‌های بیزی برای رتبه‌بندی با داده‌های از دست رفته (Missing Data)
• 43. استفاده از مدل‌های بیزی برای رتبه‌بندی چند هدفه (Multi-Objective Ranking)
• 44. ارزیابی مدل‌های رتبه‌بندی بیزی (NDCG, MAP)
• 45. مقایسه مدل‌های رتبه‌بندی بیزی با روش‌های یادگیری ماشین سنتی
• 46. تفسیر نتایج مدل‌های رتبه‌بندی بیزی
• 47. کاربردهای مدل‌های رتبه‌بندی بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. توسعه مدل‌های رتبه‌بندی بیزی سفارشی