دوره جامع یادگیری فعال برای کشف ترجیحات در سیستم‌های توصیه‌گر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری فعال برای کشف ترجیحات در سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری فعال و کشف ترجیحات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر یادگیری ماشین و مفاهیم پایه
• 2. مقدمه بر یادگیری فعال (Active Learning)
• 3. تفاوت یادگیری فعال و نظارت‌شده سنتی
• 4. مدل‌های ترجیحات کاربران: مفاهیم پایه
• 5. نمایش ترجیحات: Utility functions، Ranking، Pairwise comparisons
• 6. کشف ترجیحات: چالش‌ها و رویکردها
• 7. استراتژی‌های پرسش‌گذاری (Query Strategies) در یادگیری فعال
• 8. معیارهای عدم قطعیت: Entropy، Margin، Expected Model Change
• 9. نمونه‌گیری مبتنی بر تنوع (Diversity-based Sampling)
• 10. نمونه‌گیری مبتنی بر نماینده‌گری (Representativeness)
• 11. ترکیب عدم قطعیت و تنوع (Hybrid Strategies)
• 12. یادگیری فعال برای مدل‌های خطی ترجیحات
• 13. یادگیری فعال برای مدل‌های احتمالی (Probabilistic Preference Models)
• 14. یادگیری فعال برای مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی (Neural Preference Models)
• 15. مدیریت برچسب‌گذاری پرهزینه و نویز
• 16. یادگیری فعال در محیط‌های آنلاین و استریم داده
• 17. یادگیری فعال برای سیستم‌های توصیه‌گر محتوایی
• 18. یادگیری فعال برای سیستم‌های توصیه‌گر هم‌فریقی (Collaborative Filtering)
• 19. یادگیری فعال در سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
• 20. ارزیابی کارایی: معیارهای Precision، Recall، NDCG، Regret
• 21. تجزیه و تحلیل پیچیدگی محاسباتی و مقیاس‌پذیری
• 22. تکنیک‌های تسریع: Mini-batch، Parallel Query Selection
• 23. یادگیری فعال با بازخورد ضمنی (Implicit Feedback)
• 24. یادگیری فعال با بازخورد صریح (Explicit Ratings، Comparisons)
• 25. مدل‌سازی ترجیحات چندمعیاره (Multi-criteria Preference Modeling)
• 26. یادگیری فعال برای ترجیحات سیاق‌محور (Context-aware)
• 27. مدیریت تغییر ترجیحات در طول زمان (Concept Drift)
• 28. یادگیری فعال در سناریوهای سرد (Cold-start) برای کاربران جدید
• 29. یادگیری فعال برای آیتم‌های جدید (Item Cold-start)
• 30. استفاده از متادیتا و ویژگی‌های جانبی در پرسش‌گذاری
• 31. یادگیری فعال با محدودیت‌های بودجه (Budgeted Active Learning)
• 32. استراتژی‌های پرسش‌گذاری تطبیقی (Adaptive Query Policies)
• 33. یادگیری فعال در محیط‌های چندعامله (Multi-agent Preference Discovery)
• 34. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فعال ترجیحات (Differential Privacy)
• 35. یادگیری فعال با داده‌های ناقص و گمشده
• 36. ارزیابی تجربی: دیتاست‌های مرجع (MovieLens، Last.fm، Amazon)
• 37. طراحی آزمایش‌ها: Baselineها، Ablation Studies
• 38. تحلیل حساسیت به پارامترهای یادگیری فعال
• 39. پیاده‌سازی عملی با Python: کتابخانه‌های scikit-activate، libact، modAL
• 40. پیاده‌سازی مدل‌های ترجیحات با PyTorch / TensorFlow
• 41. یکپارچه‌سازی یادگیری فعال در خط لوله توصیه‌گر Production
• 42. مانیتورینگ و بازآموزی مدل در محیط واقعی
• 43. مطالعه موردی: نتفلیکس – بهبود توصیه با یادگیری فعال
• 44. مطالعه موردی: اسپاتیفای – کشف ترجیحات موزیک
• 45. مطالعه موردی: آمازون – توصیه محصول با بازخورد فعال
• 46. چالش‌های اخلاقی و سوگیری در پرسش‌گذاری کاربران
• 47. رویکردهای جدید: Meta-learning برای انتخاب استراتژی پرسش
• 48. یادگیری فعال با تقویت یادگیری (Active Reinforcement Learning)
• 49. یادگیری فعال در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف (Graph-based)
• 50. استفاده از توضیحات زبان طبیعی برای غنی‌سازی ترجیحات
• 51. یادگیری فعال برای ترجیحات گروهی (Group Recommendation)
• 52. ارزیابی تجربه کاربری (User Experience) در سیستم‌های فعال
• 53. بهینه‌سازی توابع سود (Utility) با یادگیری فعال
• 54. یادگیری فعال در سیستم‌های تصمیم‌گیری پزشکی (Clinical Preference Discovery)
• 55. یادگیری فعال برای سیستم‌های آموزش تطبیقی (Adaptive Education)
• 56. مقایسه با روش‌های Passive Learning و Semi-supervised
• 57. ابزارهای بصری‌سازی فرآیند یادگیری فعال
• 58. مدیریت خطای برچسب‌گذاری و استراتژی‌های تصحیح
• 59. یادگیری فعال با محدودیت‌های زمانی (Real-time Constraints)
• 60. استقرار در بسترهای ابری: Kubernetes، Serverless
• 61. تست A/B برای سنجش اثر یادگیری فعال بر نرخ تبدیل
• 62. مستندسازی و reproducibility در پروژه‌های پژوهشی
• 63. روندهای آینده: Large Language Models برای پیش‌بینی ترجیحات
• 64. ترکیب یادگیری فعال با Few-shot Learning
• 65. یادگیری فعال برای ترجیحات پویا در بازارهای مالی
• 66. امنیت و مقابله با حملات Adversarial در پرسش‌گذاری
• 67. بهترین شیوه‌های مهندسی داده برای خط لوله یادگیری فعال
• 68. ارزیابی هزینه-فایده (Cost-Benefit Analysis) در پروژه‌های تجاری
• 69. جمع‌بندی و نقشه‌راه یادگیری ادامه‌دار