کتاب پیاده‌سازی خط لوله داده برای توصیه‌گرهای خبری 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 پیاده‌سازی خط لوله داده برای توصیه‌گرهای خبری

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر اخبار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر خط لوله داده در سیستم‌های توصیه‌گر خبری
  • 2. بازبینی مبانی سیستم‌های توصیه‌گر اخبار
  • 3. آشنایی با معماری خط لوله داده (Data Pipeline Architecture)
  • 4. انتخاب و ارزیابی منابع داده خبری
  • 5. جمع‌آوری داده از وب‌سایت‌های خبری با Web Scraping
  • 6. استفاده از APIهای خبری و RSS Feeds برای دریافت داده
  • 7. ذخیره‌سازی داده خبری در دیتابیس‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 8. پیش‌پردازش متن خبری: تمیزکاری و نرمال‌سازی
  • 9. توکن‌سازی و تحلیل واژگانی متن خبری
  • 10. استخراج ویژگی‌های متنی با TF-IDF و Word Embeddings
  • 11. مدل‌سازی موضوعی با LDA و Topic Modeling برای مقالات خبری
  • 12. تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در محتوای خبری
  • 13. شناسایی و استخراج کلیدواژه‌ها و Named Entities از اخبار
  • 14. هندسه ویژگی کاربر: ساخت پروفایل علاقه‌مندی از رفتور خواندن
  • 15. هندسه ویژگی مقاله: ویژگی‌های محتوایی، زمانی و متا‌داده
  • 16. طراحی و پیاده‌سازی خط لوله ETL برای داده‌های خبری
  • 17. مدیریت جریان داده با Apache Kafka برای اخبار بلادرنگ
  • 18. پردازش داده با Apache Spark برای مقیاس‌پذیری بالا
  • 19. توصیه‌گر مبتنی بر محتوا (Content-Based) و پیاده‌سازی آن
  • 20. توصیه‌گر همکاری‌محور (Collaborative Filtering) و روش‌های ماتریسی
  • 21. ترکیب توصیه‌گرهای محتوایی و همکاری‌محور در رویکرد هیبریدی
  • 22. مدل‌سازی عمیق با Neural Collaborative Filtering
  • 23. استفاده از مدل‌های Transformer و Attention برای توصیه خبری
  • 24. مدل‌سازی گراف با GNN برای روابط کاربر-مقاله
  • 25. یادگیری بی‌نظارت رویکردهای خودنظارتی (Self-Supervised) برای اخبار
  • 26. توصیه‌گر زمان‌واقعی (Real-Time) و مدل‌سازی فرآیندهای پویا
  • 27. توصیه‌گر چندهدفه (Multi-Objective) برای تنوع و تازگی در اخبار
  • 28. سیستم‌های بازخورد و یادگیری تقویتی در خط لوله توصیه خبری
  • 29. معیارهای ارزیابی دقیق برای توصیه‌گرهای خبری
  • 30. ارزیابی آنلاین با A/B Testing و Bandit Algorithms
  • 31. نگرانی‌های اخلاقی: سوگیری، عدالت و فیلتر ببل در اخبار
  • 32. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها در سیستم توصیه خبری
  • 33. طراحی داشبورد مانیتورینگ عملکرد خط لوله و مدل
  • 34. مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد خط لوله داده
  • 35. استراتژی‌های A/B Testing و آزمایش مدل در محیط تولید
  • 36. معماری میکروسرویس برای استقرار توصیه‌گر خبری
  • 37. DevOps و MLOps برای خط لوله توصیه‌گر در محیط پروداکشن
تگ‌ها: collaborative filtering content recommendation data pipeline deep learning recommendation ethical AI in recommendation machine learning pipeline MLOps news personalization news recommender system NLP for news real-time recommendation recommendation architecture recommendation engine recommender system evaluation scalable data pipeline

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.