دوره تکنیک‌های بهینه‌سازی و کاهش ابعاد داده‌های ماتریسی فشرده در سیستم‌های توصیه‌گر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های بهینه‌سازی و کاهش ابعاد داده‌های ماتریسی فشرده در سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند و نسل جدید

موضوع میانی: مدیریت داده‌های حجیم و متنوع

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. ماتریس‌های پراکنده: تعریف و کاربردها
• 3. روش‌های ذخیره‌سازی ماتریس‌های پراکنده
• 4. فرمت‌های ذخیره‌سازی CSC و CSR
• 5. محاسبه شباهت بین کاربران و آیتم‌ها
• 6. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 7. روش‌های همسایگی مبتنی بر کاربر
• 8. روش‌های همسایگی مبتنی بر آیتم
• 9. کاهش ابعاد داده‌ها: ضرورت و مزایا
• 10. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 11. تجزیه ماتریس غیرمنفی (NMF)
• 12. روش‌های تصادفی برای کاهش ابعاد
• 13. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 14. کاربرد PCA در سیستم‌های توصیه‌گر
• 15. روش‌های خوشه‌بندی برای کاهش ابعاد
• 16. خوشه‌بندی K-means
• 17. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 18. روش‌های مبتنی بر گراف برای کاهش ابعاد
• 19. Embeddingهای ماتریسی
• 20. یادگیری نمایش (Representation Learning)
• 21. Autoencoders و کاربرد آن‌ها در کاهش ابعاد
• 22. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی
• 23. t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
• 24. Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)
• 25. بهینه‌سازی ماتریس‌های فشرده
• 26. روش‌های فشرده‌سازی ماتریس
• 27. روش‌های کوانتیزاسیون
• 28. روش‌های هَشینگ حساس به مکان (LSH)
• 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای داده‌های متنی
• 30. مدل‌های موضوعی (Topic Modeling)
• 31. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 32. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 33. نرمال‌سازی داده‌ها
• 34. مقیاس‌بندی داده‌ها
• 35. مدیریت داده‌های از دست رفته
• 36. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 37. روش‌های فیلتر
• 38. روش‌های Wrapper
• 39. روش‌های Embedded
• 40. ارزیابی و مقایسه روش‌های کاهش ابعاد
• 41. تاثیر کاهش ابعاد بر دقت توصیه‌ها
• 42. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
• 43. استفاده از حافظه نهان (Caching)
• 44. محاسبات توزیع‌شده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
• 46. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
• 47. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
• 48. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی
• 49. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در سیستم‌های خبری
• 50. تکنیک‌های شخصی‌سازی توصیه‌ها
• 51. توصیه‌های مبتنی بر محتوا
• 52. توصیه‌های مبتنی بر دانش
• 53. توصیه‌های ترکیبی (Hybrid)
• 54. تکنیک‌های Cold Start در سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نادر
• 56. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 58. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
• 59. تحقیقات جاری در زمینه سیستم‌های توصیه‌گر