کتاب اصول سیستم‌های توصیه‌گر با رویکرد بیزی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 اصول سیستم‌های توصیه‌گر با رویکرد بیزی

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

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار
  • 3. آشنایی با رویکرد بیزی
  • 4. توزیع‌های احتمال پیشین، درست‌نمایی و پسین
  • 5. قضیه بیز و کاربردهای آن در توصیه‌گرها
  • 6. مدل‌سازی داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. نمایندگی داده‌های کاربر و آیتم
  • 8. تکنیک‌های جمع‌آوری داده
  • 9. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 10. مدل‌سازی ترجیحات کاربر
  • 11. مدل‌های بیزی برای رتبه‌بندی
  • 12. مدل‌سازی تعاملات کاربر-آیتم
  • 13. ماتریس فاکتورسازی بیزی (Bayesian Matrix Factorization)
  • 14. مدل‌های مبتنی بر همبستگی بیزی
  • 15. مدل‌های بیزی برای توصیه‌های محتوامحور
  • 16. مدل‌های بیزی برای توصیه‌های مشارکتی
  • 17. مدل‌های ترکیبی بیزی
  • 18. انتخاب مدل مناسب
  • 19. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 20. معیارهای ارزیابی دقت و تنوع
  • 21. ارزیابی آنلاین و آفلاین
  • 22. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 23. بهینه‌سازی پارامترهای مدل بیزی
  • 24. روش‌های نمونه‌برداری مونت‌کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 25. بهینه‌سازی واریانسی بیزی
  • 26. مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی
  • 27. مدل‌های بیزی پویا
  • 28. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر زمان
  • 29. توصیه‌گرهای آگاه از متن (Context-Aware)
  • 30. مدل‌سازی ترجیحات حساس به زمان
  • 31. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 32. مدل‌های بیزی برای توصیه‌های چندمعیاره
  • 33. مدل‌سازی عدم قطعیت در توصیه‌ها
  • 34. مدل‌های بیزی رویداد-محور
  • 35. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
  • 36. مدل‌های بیزی گرافیکی
  • 37. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
  • 38. ادغام دانش دامنه در مدل‌های بیزی
  • 39. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر بیزی
  • 40. تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 41. بهینه‌سازی برای مجموعه‌های داده بزرگ
  • 42. استفاده از محاسبات ابری
  • 43. چالش‌ها و محدودیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر بیزی
  • 44. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت
  • 45. تفسیرپذیری مدل‌های بیزی
  • 46. بهبود قابلیت اعتماد توصیه‌ها
  • 47. کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر بیزی در تجارت الکترونیک
  • 48. توصیه‌های فیلم و موسیقی
  • 49. توصیه‌های اخبار و مقالات
  • 50. توصیه‌های محصولات
  • 51. سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی
  • 52. توصیه‌های دوستان و گروه‌ها
  • 53. توصیه‌های محتوای مرتبط
  • 54. توصیه‌های مبتنی بر موقعیت مکانی
  • 55. آینده سیستم‌های توصیه‌گر بیزی
  • 56. تحقیقات و روندهای جدید
  • 57. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. تلفیق با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین
تگ‌ها: MCMC آمار بیزی الگوریتم‌های توصیه‌گر تحلیل داده توصیه‌گرها داده‌کاوی روش‌های بیزی سیستم‌های توصیه‌گر هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.