کتاب مدل‌های یادگیری عمیق برای رتبه‌بندی اخبار 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 مدل‌های یادگیری عمیق برای رتبه‌بندی اخبار

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر اخبار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر اخبار
  • 2. رتبه‌بندی اخبار: چالش‌ها و رویکردها
  • 3. یادگیری ماشین در رتبه‌بندی اخبار: مروری بر الگوریتم‌ها
  • 4. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 5. شبکه‌های عصبی پیش‌خور برای رتبه‌بندی اخبار
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در اخبار
  • 7. مدل‌های Long Short-Term Memory (LSTM) برای درک متن اخبار
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل محتوای اخبار
  • 9. مدل‌های Embedding کلمات: Word2Vec و GloVe
  • 10. Embeddingهای متنی تخصصی برای اخبار
  • 11. استفاده از Embeddingهای از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Embeddings)
  • 12. معماری‌های Encoder-Decoder برای خلاصه‌سازی و رتبه‌بندی اخبار
  • 13. مدل‌های مبتنی بر Transformer در رتبه‌بندی اخبار
  • 14. مقدمه‌ای بر مدل BERT و مشتقات آن
  • 15. Fine-tuning مدل‌های BERT برای رتبه‌بندی اخبار
  • 16. استفاده از مدل‌های XLNet برای رتبه‌بندی اخبار
  • 17. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر Attention Mechanism
  • 18. یادگیری رتبه‌بندی (Learning to Rank) با استفاده از یادگیری عمیق
  • 19. Loss Functionهای مناسب برای رتبه‌بندی اخبار
  • 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای رتبه‌بندی اخبار
  • 21. ارزیابی مدل‌های رتبه‌بندی اخبار: معیارهای کلیدی
  • 22. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای رتبه‌بندی اخبار
  • 23. پیش‌پردازش داده‌های متنی اخبار
  • 24. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای رتبه‌بندی اخبار
  • 25. ترکیب ویژگی‌های متنی و غیرمتنی
  • 26. مدل‌های hybrid برای رتبه‌بندی اخبار
  • 27. استفاده از داده‌های تعاملی کاربران (Clickstream Data)
  • 28. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 29. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر Knowledge Graph
  • 30. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در رتبه‌بندی اخبار
  • 31. مقابله با Bias در مدل‌های رتبه‌بندی اخبار
  • 32. تکنیک‌های مقابله با اخبار جعلی (Fake News) با استفاده از یادگیری عمیق
  • 33. بهبود عملکرد مدل با استفاده از Ensemble Methods
  • 34. استفاده از Autoencoderها برای یادگیری نمایش‌های فشرده اخبار
  • 35. مدل‌های Generative Adversarial Networks (GANs) در رتبه‌بندی اخبار
  • 36. کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق در شخصی‌سازی اخبار
  • 37. رتبه‌بندی اخبار چندزبانه (Multilingual News Ranking)
  • 38. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در رتبه‌بندی اخبار
  • 39. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق برای رتبه‌بندی اخبار
  • 40. بهینه‌سازی مدل‌ها برای مقیاس‌پذیری و عملکرد
تگ‌ها: BERT CNN Deep Learning Embedding Knowledge Graph Learning to Rank LSTM News Ranking NLP Recommender Systems Reinforcement Learning پردازش زبان طبیعی رتبه‌بندی اخبار سیستم‌های توصیه‌گر یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.