کتاب تکنیک‌های یادگیری ماشین در توصیه‌گرهای ترکیبی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های یادگیری ماشین در توصیه‌گرهای ترکیبی

موضوع کلی: سیستم‌های کامپیوتری پیشرفته

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی: معرفی و کاربردها
• 3. روش‌های فیلترینگ مشارکتی
• 4. روش‌های فیلترینگ محتوا
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای توصیه‌ها
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در توصیه‌گرها
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای توصیه‌گرها
• 8. خودرمزگذارها و کاربرد آن‌ها در توصیه‌ها
• 9. ماتریس فاکتورسازی (Matrix Factorization)
• 10. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای داده‌های توصیه‌گر
• 11. NMF (Non-negative Matrix Factorization)
• 12. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
• 13. ادغام منابع دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
• 14. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در توصیه‌گرها
• 15. توصیه‌گرهای آگاه از متن
• 16. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل نظرات کاربران
• 17. مدل‌سازی ترجیحات کاربران با استفاده از NLP
• 18. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف
• 19. ساخت و تحلیل گراف‌های تعامل کاربر-آیتم
• 20. الگوریتم‌های انتشار تصادفی در توصیه‌گرها
• 21. توصیه‌گرهای مبتنی بر قوانین
• 22. استنتاج قواعد ارتباطی از داده‌ها
• 23. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 24. بهینه‌سازی سیاست‌های توصیه‌گر با یادگیری تقویتی
• 25. توصیه‌گرهای متنی (Context-Aware Recommender Systems)
• 26. استفاده از اطلاعات زمانی در توصیه‌گرها
• 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر مکان
• 28. توصیه‌گرهای اجتماعی
• 29. تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای توصیه‌ها
• 30. توصیه‌گرهای گروهی
• 31. توصیه‌گرهای متنوع
• 32. تنوع در توصیه‌ها: تعریف و ارزیابی
• 33. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده
• 34. تکنیک‌های افزایش دقت توصیه‌ها
• 35. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر: معیارها و روش‌ها
• 36. متریک‌های دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 37. متریک‌های پوشش (Coverage) و تازگی (Novelty)
• 38. متریک‌های رتبه‌بندی (Ranking Metrics)
• 39. آزمایش A/B در ارزیابی توصیه‌گرها
• 40. مقایسه روش‌های مختلف توصیه‌گر
• 41. چالش‌های توصیه‌گرهای سرد (Cold Start Problem)
• 42. راه‌حل‌های توصیه‌گرهای سرد
• 43. توصیه‌گرهای مقیاس‌پذیر
• 44. پردازش داده‌های بزرگ در سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. استفاده از Apache Spark برای توصیه‌گرها