دوره ارزیابی و بهبود عملکرد موتورهای شخصی‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی و بهبود عملکرد موتورهای شخصی‌سازی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI Personalization Engines

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. معماری موتورهای شخصی‌سازی
• 3. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها برای شخصی‌سازی
• 4. روش‌های فیلترینگ مشارکتی
• 5. روش‌های فیلترینگ محتوایی
• 6. مدل‌سازی مبتنی بر دانش در شخصی‌سازی
• 7. توصیه‌گرهای ترکیبی: رویکردها و مزایا
• 8. ارزیابی آفلاین سیستم‌های توصیه‌گر
• 9. معیارهای ارزیابی دقت و صحت توصیه‌ها
• 10. ارزیابی آنلاین سیستم‌های توصیه‌گر: تست A/B
• 11. تکنیک‌های نمونه‌برداری و تقسیم داده برای ارزیابی
• 12. مقایسه روش‌های مختلف ارزیابی
• 13. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها در شخصی‌سازی
• 14. روش‌های خوشه‌بندی برای تقسیم‌بندی کاربران
• 15. تحلیل سبد خرید و قوانین وابستگی
• 16. مدل‌سازی رفتار کاربر با استفاده از زنجیره‌های مارکوف
• 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در شخصی‌سازی
• 18. الگوریتم‌های رگرسیون برای پیش‌بینی امتیازات
• 19. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در توصیه‌گرها
• 20. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در شخصی‌سازی
• 21. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در توصیه‌گرها
• 22. توصیه‌گرهای مبتنی بر ماتریس فاکتورسازی
• 23. تکنیک‌های بهبود ماتریس فاکتورسازی
• 24. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در شخصی‌سازی
• 25. تحلیل احساسات و استخراج ویژگی‌ها از متن
• 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوای متنی
• 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر تصویر و ویدئو
• 28. شخصی‌سازی در سیستم‌های تجارت الکترونیک
• 29. شخصی‌سازی در شبکه‌های اجتماعی
• 30. شخصی‌سازی در موتورهای جستجو
• 31. شخصی‌سازی در سیستم‌های پخش ویدئو
• 32. شخصی‌سازی در اپلیکیشن‌های موبایل
• 33. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 34. بهینه‌سازی عملکرد توصیه‌گرها در زمان واقعی
• 35. مدیریت حافظه و منابع در توصیه‌گرهای بزرگ
• 36. تکنیک‌های موازی‌سازی برای تسریع توصیه‌گرها
• 37. حفظ حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های شخصی‌سازی
• 38. روش‌های ناشناس‌سازی و رمزنگاری داده‌ها
• 39. توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 40. تکنیک‌های تولید توضیح برای توصیه‌ها
• 41. تنوع در توصیه‌ها و مقابله با فیلتر حباب
• 42. شناسایی و کاهش تعصب در توصیه‌گرها
• 43. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌ی پویا
• 44. یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی
• 45. شخصی‌سازی مبتنی بر زمینه