فلش‌کارت‌های آموزشی یادگیری چندوظیفه‌ای برای مدل‌سازی شخصی‌سازی‌شده کاربران و سیستم‌های توصیه‌گر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری چندوظیفه‌ای برای مدل‌سازی شخصی‌سازی‌شده کاربران و سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری چندوظیفه‌ای و مدل‌سازی کاربران

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌سازی کاربران در سیستم‌های هوشمند
• 2. مفهوم پروفایل کاربر و بازنمایی ترجیحات
• 3. چالش‌های مدل‌سازی کاربران با داده‌های رفتاری
• 4. انواع داده‌های مورد استفاده در پروفایل‌سازی کاربران
• 5. ویژگی‌های جمعیت‌شناختی و رفتاری کاربران
• 6. مدل‌سازی تعاملات کاربر با سیستم
• 7. پیش‌بینی رفتار و ترجیحات کاربر
• 8. مبانی شخصی‌سازی در سیستم‌های هوشمند
• 9. ارتباط مدل‌سازی کاربر با سیستم‌های توصیه‌گر
• 10. مبانی یادگیری چندوظیفه‌ای
• 11. تفاوت یادگیری چندوظیفه‌ای و تک‌وظیفه‌ای
• 12. اشتراک‌گذاری بازنمایی میان وظایف
• 13. یادگیری هم‌زمان چند هدف مرتبط
• 14. تعریف وظایف برای مدل‌سازی کاربران
• 15. انتخاب وظایف مکمل برای شخصی‌سازی
• 16. ساختارهای مشترک و اختصاصی در مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 17. اشتراک پارامترها در شبکه‌های عصبی
• 18. اشتراک ویژگی‌ها میان وظایف مختلف
• 19. مدل‌سازی روابط میان وظایف
• 20. وزن‌دهی به زیان وظایف مختلف
• 21. متعادل‌سازی وظایف در فرایند آموزش
• 22. مقابله با تضاد گرادیان میان وظایف
• 23. انتخاب معماری مناسب برای یادگیری چندوظیفه‌ای
• 24. مدل‌های چندوظیفه‌ای مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 25. مدل‌سازی کاربران با شبکه‌های چندلایه
• 26. بازنمایی متراکم کاربران و آیتم‌ها
• 27. Embedding کاربران برای شخصی‌سازی
• 28. Embedding رفتارهای کاربر
• 29. مدل‌سازی توالی رفتارهای کاربران
• 30. مدل‌سازی تعاملات زمانی کاربر
• 31. استفاده از RNN برای مدل‌سازی رفتار کاربر
• 32. استفاده از LSTM و GRU برای پروفایل‌سازی پویا
• 33. استفاده از Transformer برای مدل‌سازی کاربران
• 34. Attention و تشخیص رفتارهای مهم کاربر
• 35. Self-Attention در مدل‌سازی ترجیحات
• 36. مدل‌سازی چندوجهی کاربران
• 37. ترکیب داده‌های متنی، رفتاری و محتوایی
• 38. یادگیری از تاریخچه تعاملات کاربر
• 39. مدل‌سازی کاربران جدید و مسئله Cold Start
• 40. شخصی‌سازی برای کاربران کم‌تعامل
• 41. انتقال دانش میان کاربران و وظایف
• 42. یادگیری انتقالی در مدل‌سازی کاربران
• 43. یادگیری متادیتا و ویژگی‌های جانبی کاربران
• 44. مدل‌سازی ترجیحات کوتاه‌مدت و بلندمدت
• 45. تفکیک علایق پایدار و موقتی کاربران
• 46. مدل‌سازی تغییر ترجیحات کاربران
• 47. یادگیری چندوظیفه‌ای برای پیش‌بینی کلیک
• 48. یادگیری چندوظیفه‌ای برای پیش‌بینی نرخ تبدیل
• 49. پیش‌بینی هم‌زمان چند نوع تعامل کاربر
• 50. مدل‌سازی چندهدفه در سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. ترکیب وظایف رتبه‌بندی و طبقه‌بندی
• 52. یادگیری چندوظیفه‌ای برای پیشنهاد محتوا
• 53. یادگیری چندوظیفه‌ای برای تبلیغات شخصی‌سازی‌شده
• 54. مدل‌سازی کاربر در تجارت الکترونیک
• 55. مدل‌سازی کاربر در پلتفرم‌های محتوایی
• 56. مدل‌سازی کاربر در شبکه‌های اجتماعی
• 57. مدل‌سازی کاربران در سیستم‌های جست‌وجو
• 58. مدیریت داده‌های ناقص و نامتوازن کاربران
• 59. مقابله با نویز در داده‌های رفتاری
• 60. مدیریت عدم تعادل بین وظایف
• 61. انتخاب و مهندسی ویژگی برای مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 62. نرمال‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های کاربر
• 63. طراحی Pipeline داده برای مدل‌سازی شخصی‌سازی‌شده
• 64. جلوگیری از نشت اطلاعات در داده‌های کاربر
• 65. تقسیم داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 66. ارزیابی مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 67. انتخاب معیار ارزیابی برای هر وظیفه
• 68. تحلیل عملکرد وظایف به‌صورت هم‌زمان
• 69. مقایسه مدل چندوظیفه‌ای با مدل‌های تک‌وظیفه‌ای
• 70. آزمون Ablation برای تحلیل معماری
• 71. تحلیل تأثیر اشتراک‌گذاری پارامترها
• 72. بهینه‌سازی مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 73. تنظیم نرخ یادگیری و ابرپارامترها
• 74. تنظیم وزن زیان وظایف
• 75. Regularization برای بهبود تعمیم مدل
• 76. جلوگیری از Overfitting در مدل‌سازی کاربران
• 77. مدیریت کاربران جدید در زمان استقرار
• 78. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید کاربر
• 79. یادگیری آنلاین برای پروفایل‌های پویا
• 80. استقرار مدل‌های شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ
• 81. بهینه‌سازی زمان پاسخ مدل در سیستم‌های بلادرنگ
• 82. مدیریت هزینه محاسباتی مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 83. طراحی مدل‌های شخصی‌سازی مقیاس‌پذیر
• 84. حریم خصوصی در مدل‌سازی کاربران
• 85. ناشناس‌سازی و حفاظت از داده‌های رفتاری
• 86. کاهش سوگیری در مدل‌های شخصی‌سازی
• 87. تفسیرپذیری مدل‌های مدل‌سازی کاربر
• 88. طراحی یک سیستم کامل مدل‌سازی شخصی‌سازی‌شده کاربران