کتاب ارزیابی و تحلیل عملکرد سامانه‌های هوشمند توصیه‌گر در بستر کسب‌وکارهای دیجیتال با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی و تحلیل عملکرد سامانه‌های هوشمند توصیه‌گر در بستر کسب‌وکارهای دیجیتال

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سامانه‌های توصیه‌گر در کسب‌وکارهای دیجیتال
  • 2. معماری کلی و چرخه‌ی حیات سامانه‌های توصیه‌گر
  • 3. انواع روش‌های فیلترینگ مبتنی بر محتوا و مشارکت جمعی
  • 4. مقدمه‌ای بر اهمیت ارزیابی و معیارهای سنجش عملکرد
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی مجموعه‌های آموزشی و آزمون
  • 6. تفکیک داده‌ها به بخش‌های آموزش، ارزیابی و تست برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 7. معیارهای دقت در پیش‌بینی رتبه‌بندی کاربران
  • 8. سنجش خطای میانگین مطلق و خطای میانگین مربعات در سیستم‌های رتبه‌دهی
  • 9. معیارهای کلاسیک در بازیابی اطلاعات برای ارزیابی توصیه‌ها
  • 10. بررسی شاخص‌های دقت و بازیابی در لیست‌های توصیه‌شده
  • 11. مفهوم امتیازدهی در نقطه برش و اهمیت آن در تجربه کاربری
  • 12. شاخص میانگین دقت متوسط در رتبه‌بندی اقلام
  • 13. بررسی منحنی‌های دقت-بازیابی و تحلیل بصری عملکرد
  • 14. معیارهای رتبه‌بندی با در نظر گرفتن ترتیب اقلام
  • 15. شاخص میانگین متقابل رتبه در سیستم‌های پیشنهادی
  • 16. معیارهای تنوع و پوشش در خروجی سامانه‌های توصیه‌گر
  • 17. سنجش میزان نوآوری و غیرمنتظره بودن در توصیه‌ها
  • 18. تحلیل اثرات جانبی و سوگیری در الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 19. روش‌های ارزیابی آنلاین و آزمون‌های آ/ب در محیط عملیاتی
  • 20. نقش نرخ کلیک و نرخ تبدیل در ارزیابی کسب‌وکارهای دیجیتال
  • 21. تحلیل بازخورد صریح و ضمنی کاربران در بهبود کیفیت مدل‌ها
  • 22. ارزیابی عملکرد سیستم در مواجهه با مسئله شروع سرد
  • 23. مقیاس‌پذیری و کارایی زمان پاسخ‌دهی در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 24. بررسی پایداری و تاب‌آوری مدل‌ها در برابر تغییرات داده‌ها
  • 25. استانداردهای اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های رفتاری
  • 26. ارزیابی تأثیر توصیه‌ها بر میزان ماندگاری کاربر در سامانه
  • 27. کاربرد تحلیل داده‌های کلان در بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها
  • 28. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع در بهبود دقت مدل‌های هوشمند
  • 29. مستندسازی نتایج ارزیابی و گزارش‌دهی مدیریتی در سازمان
  • 30. تلفیق معیارهای فنی با شاخص‌های کلیدی عملکرد کسب‌وکار
  • 31. بهینه‌سازی مستمر سامانه‌ها مبتنی بر نتایج ارزیابی‌های دوره‌ای
  • 32. چالش‌های پیاده‌سازی و نگهداری در محیط‌های عملیاتی واقعی
تگ‌ها: Recommender Systems ارزیابی سیستم‌های هوشمند الگوریتم‌های توصیه‌گر تجربه کاربری هوشمند تحلیل داده‌های بزرگ داده‌کاوی سامانه‌های توصیه‌گر علوم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.