کتاب صوتی بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در سامانه‌های توصیه‌گر با رویکرد یادگیری آماری (Bayesian and Contextual Bandits)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در سامانه‌های توصیه‌گر با رویکرد یادگیری آماری (Bayesian and Contextual Bandits)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی و سامانه‌های تصمیم‌گیر هوشمند (Reinforcement Learning & Decision Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
• 2. آشنایی با مسئله چند‌دستگی (Multi-Armed Bandits) و تبادل اکتشاف و بهره‌برداری
• 3. مدل‌سازی آماری فرایندهای تصمیم‌گیری در سامانه‌های توصیه‌گر
• 4. مفاهیم پایه احتمالاتی و توزیع‌های پیشین در رویکرد بیزی
• 5. الگوریتم‌های حریصانه و محدودیت‌های آن‌ها در محیط‌های پویا
• 6. استراتژی اپسیلون-حریصانه و کاربرد آن در مدیریت اکتشاف
• 7. الگوریتم آرم بالایی اطمینان (UCB) و تحلیل پشیمانی
• 8. بهینه‌سازی توزیع پاداش با استفاده از روش نمونه‌گیری تامپسون
• 9. توزیع‌های مزدوج در مدل‌سازی آماری پاداش‌ها
• 10. معرفی یادگیری زمینه‌ای (Contextual Bandits) در سیستم‌های هوشمند
• 11. تفاوت مدل‌های غیرزمینه‌ای و زمینه‌ای در تصمیم‌گیری
• 12. مدل‌های خطی در یادگیری زمینه‌ای و تخمین پارامترها
• 13. الگوریتم LinUCB برای شخصی‌سازی محتوا
• 14. تحلیل حساسیت و پایداری در مدل‌های زمینه‌ای
• 15. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی نرخ کلیک (CTR)
• 16. معماری سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری آماری
• 17. چالش‌های هم‌خطی و ابعاد داده در مدل‌های تصمیم‌گیر
• 18. استراتژی‌های پیش‌پردازش داده برای افزایش دقت مدل
• 19. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های تصمیم‌گیر با استفاده از داده‌های آفلاین
• 20. روش‌های شبیه‌سازی محیط‌های تصمیم‌گیری (Simulation)
• 21. پیاده‌سازی الگوریتم‌های باندیت در پلتفرم‌های توصیه‌گر
• 22. مدیریت سردی سیستم (Cold Start) در سامانه‌های توصیه‌گر
• 23. استفاده از روش‌های بیزی برای کاهش نویز در بازخورد کاربران
• 24. بهینه‌سازی توابع هدف در حضور پاداش‌های تأخیری
• 25. تحلیل تئوریک کران‌های پشیمانی در الگوریتم‌های پیشرفته
• 26. روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری زمینه‌ای
• 27. به‌کارگیری یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 28. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های تصمیم‌گیر در سامانه‌های کلان‌داده
• 29. الگوریتم‌های باندیت با محدودیت‌های بودجه‌ای و منابع
• 30. اخلاق در طراحی الگوریتم‌های تصمیم‌گیر و رعایت حریم خصوصی کاربر
• 31. ملاحظات فقهی و حقوقی در الگوریتم‌های جهت‌دهی به انتخاب کاربر
• 32. روش‌های ترکیب یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی عمیق
• 33. ارزیابی آنلاین و آزمون‌های A/B در سامانه‌های هوشمند
• 34. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌های تصمیم‌گیر در محیط عملیاتی
• 35. پیاده‌سازی بهینه الگوریتم‌ها با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 36. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های توصیه‌گر برای افزایش رضایت کاربر
• 37. مطالعه موردی: بهینه‌سازی نمایش تبلیغات هدفمند
• 38. مطالعه موردی: سیستم‌های پیشنهادگر محتوای آموزشی
• 39. تکنیک‌های مقابله با سوگیری در داده‌های آموزشی
• 40. ارائه راهکارهای بهبود دقت در سامانه‌های توصیه‌گر تعاملی