کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در عمل: طراحی و پیاده‌سازی توصیه‌گرها 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 یادگیری تقویتی چندعامله در عمل: طراحی و پیاده‌سازی توصیه‌گرها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر و چالش‌های آن‌ها
  • 2. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه و الگوریتم‌ها
  • 3. چندعاملی بودن در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. محیط‌های چندعامله در توصیه‌گرها: کاربران و آیتم‌ها به عنوان عامل‌ها
  • 5. مدل‌سازی پاداش در سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 6. استراتژی‌های اکتشاف و بهره‌برداری در MARL برای توصیه‌گرها
  • 7. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning (IQL)
  • 8. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: Value Decomposition Networks (VDN)
  • 9. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: QMIX
  • 10. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 11. پیاده‌سازی IQL برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 12. پیاده‌سازی VDN برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 13. پیاده‌سازی QMIX برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 14. پیاده‌سازی MADDPG برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 15. ارزیابی عملکرد توصیه‌گرهای MARL: معیارهای کلیدی
  • 16. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی توصیه‌گرهای MARL
  • 17. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی برای MARL در توصیه‌گرها
  • 18. طراحی معماری شبکه عصبی برای توصیه‌گرهای MARL
  • 19. تنظیم هایپرپارامترها در MARL برای توصیه‌گرها
  • 20. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر بزرگ
  • 21. استراتژی‌های موازی‌سازی برای MARL در توصیه‌گرها
  • 22. توصیه‌گرهای حساس به متن (Context-Aware) با MARL
  • 23. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-Aware) با MARL
  • 24. توصیه‌گرهای چندهدفه (Multi-Objective) با MARL
  • 25. توصیه‌گرهای تعاملی (Interactive) با MARL
  • 26. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در توصیه‌گرها
  • 27. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی‌شده با استفاده از MARL
  • 28. توصیه‌گرهای گروهی (Group Recommendation) با MARL
  • 29. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف (Graph-Based) با MARL
  • 30. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای داده‌های توصیه‌گر
  • 31. بهینه‌سازی پاداش‌های تاخیری (Delayed Rewards) در توصیه‌گرها
  • 32. مدیریت تغییرات در محیط (Non-Stationary Environments)
  • 33. تفسیرپذیری توصیه‌گرهای MARL
  • 34. حملات Adversarial و امنیت توصیه‌گرهای MARL
  • 35. استفاده از MARL برای توصیه‌های مبتنی بر دنباله (Sequential Recommendation)
  • 36. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای توصیه‌گرها
  • 37. توصیه‌گرهای مبتنی بر حافظه (Memory-Based) با MARL
  • 38. روش‌های ارتقاء تنوع در توصیه‌ها با MARL
  • 39. کاربردهای MARL در حوزه‌های خاص: تجارت الکترونیک
  • 40. کاربردهای MARL در حوزه‌های خاص: شبکه‌های اجتماعی
  • 41. کاربردهای MARL در حوزه‌های خاص: پخش ویدئو
  • 42. ترکیب MARL با سایر روش‌های توصیه‌گر
  • 43. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر
تگ‌ها: AI Deep Learning MARL Multi-Agent RL Recommendation Systems Recommender Systems Reinforcement Learning توصیه‌گر داده‌کاوی سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.