کتاب یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی تجربه کاربری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی تجربه کاربری

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل تعامل کاربر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و شخصی‌سازی
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های کاربر
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با رفتار کاربر
• 5. معرفی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 6. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی امتیازات کاربر
• 7. دسته‌بندی با استفاده از درخت‌های تصمیم
• 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در شخصی‌سازی
• 9. ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی
• 10. معرفی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
• 11. خوشه‌بندی کاربران بر اساس رفتار
• 12. کاهش ابعاد داده با استفاده از PCA
• 13. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 14. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلتر مشارکتی
• 15. توصیه‌گرهای ترکیبی: ترکیب روش‌ها
• 16. ماتریس فاکتورسازی (Matrix Factorization)
• 17. بهینه‌سازی توصیه‌گرها با استفاده از گرادیان کاهشی
• 18. معرفی شبکه‌های عصبی برای شخصی‌سازی
• 19. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربردهای آن
• 20. یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
• 21. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل احساسات
• 22. استخراج اطلاعات از نظرات کاربران
• 23. مدل‌سازی مباحث (Topic Modeling)
• 24. یادگیری تقویتی و شخصی‌سازی پویا
• 25. استفاده از یادگیری تقویتی در محیط‌های تعاملی
• 26. مدل‌سازی زنجیره‌ای مارکوف برای پیش‌بینی رفتار
• 27. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
• 28. ارزیابی آفلاین و آنلاین سیستم‌های توصیه‌گر
• 29. معیارهای ارزیابی A/B Testing
• 30. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در شخصی‌سازی
• 31. محافظت از داده‌های کاربر
• 32. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل (Explainable AI)
• 34. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 35. مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 36. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های شخصی‌سازی
• 37. تطبیق مدل با تغییرات رفتار کاربر
• 38. یادگیری فعال (Active Learning) برای جمع‌آوری داده‌های هدفمند
• 39. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در شخصی‌سازی
• 40. استفاده از داده‌های چندوجهی (Multimodal Data)
• 41. شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ: چالش‌ها و راهکارها
• 42. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتعادل
• 43. مدیریت داده‌های جریان (Stream Data) در شخصی‌سازی
• 44. استفاده از یادگیری ماشین در تبلیغات شخصی‌سازی‌شده
• 45. شخصی‌سازی تجربه جستجو