اکسپرس 24
کتاب استفاده از Embeddingهای عصبی برای شناسایی پروفایل‌های کاربری متقلب با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

کتاب استفاده از Embeddingهای عصبی برای شناسایی پروفایل‌های کاربری متقلب 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 استفاده از Embeddingهای عصبی برای شناسایی پروفایل‌های کاربری متقلب

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: تشخیص تقلب و امنیت داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص تقلب و چالش‌های آن
  • 2. آشنایی با داده‌های پروفایل کاربری و ویژگی‌های کلیدی
  • 3. مفاهیم پایه‌ای Embeddingهای عصبی
  • 4. Embeddingهای کلمه (Word Embeddings): Word2Vec، GloVe
  • 5. Embeddingهای گراف (Graph Embeddings): Node2Vec، DeepWalk
  • 6. Embeddingهای مبتنی بر خودکدگذار (Autoencoder-based Embeddings)
  • 7. Embeddingهای متنوع (Variational Autoencoders)
  • 8. انتخاب معماری مناسب Embedding برای داده‌های پروفایل کاربری
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای Embedding: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 10. مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد Embedding
  • 11. ایجاد Embeddingهای کاربری با استفاده از داده‌های تراکنشی
  • 12. ایجاد Embeddingهای کاربری با استفاده از داده‌های رفتاری
  • 13. ترکیب Embeddingهای مختلف برای پروفایل‌های کاربری
  • 14. استفاده از Embeddingها برای تشخیص الگوهای تقلب
  • 15. روش‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب با استفاده از Embeddingها
  • 16. شبکه‌های عصبی برای تشخیص تقلب با استفاده از Embeddingها
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص تقلب مبتنی بر Embedding
  • 18. معیارهای ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-score، AUC-ROC
  • 19. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص تقلب با استفاده از تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها
  • 20. بررسی موارد خاص تقلب و تحلیل نتایج
  • 21. شناسایی نقاط ضعف مدل و راه‌های بهبود آن
  • 22. استفاده از Embeddingها برای تشخیص حساب‌های کاربری جعلی
  • 23. تشخیص تقلب در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از Embeddingهای گراف
  • 24. Embeddingهای زمانی (Temporal Embeddings) برای تشخیص تقلب پویا
  • 25. Embeddingهای مبتنی بر توجه (Attention-based Embeddings)
  • 26. استفاده از Embeddingها برای شناسایی کلاهبرداری‌های مالی
  • 27. Embeddingهای مبتنی بر متن (Text-based Embeddings) برای تحلیل نظرات و پیام‌ها
  • 28. Embeddingهای چندوجهی (Multimodal Embeddings)
  • 29. مقایسه روش‌های مختلف Embedding برای تشخیص تقلب
  • 30. استفاده از Embeddingها برای تشخیص تقلب در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. Embeddingهای دانش‌محور (Knowledge Graph Embeddings)
  • 32. روش‌های مقابله با حملات Adversarial بر Embeddingها
  • 33. محافظت از حریم خصوصی در هنگام استفاده از Embeddingها
  • 34. تفسیرپذیری Embeddingها و توضیح نتایج به کاربران
  • 35. استفاده از Embeddingها در سیستم‌های نظارت و هشداردهی تقلب
  • 36. بررسی آخرین پیشرفت‌ها در زمینه Embeddingها و تشخیص تقلب
  • 37. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص تقلب مبتنی بر Embedding در یک محیط واقعی
  • 38. ملاحظات مقیاس‌پذیری و کارایی در پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 39. چالش‌های پیاده‌سازی و راهکارهای مقابله با آن‌ها
تگ‌ها: anomaly detection anti-fraud data mining deep learning embedding models fraud detection fraud prevention graph embeddings machine learning neural embeddings pytorch security tensorflow user profiling word embeddings

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.