کتاب صوتی توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده با یادگیری کم‌نمونه (یادگیری با تعداد محدود نمونه)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده با یادگیری کم‌نمونه (یادگیری با تعداد محدود نمونه)

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

موضوع میانی: یادگیری ماشین و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. انواع داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌ها برای توصیه‌گرها
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 5. معرفی یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
• 6. یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و نیمه‌نظارت‌شده
• 7. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 8. ماتریس فاکتورسازی (Matrix Factorization)
• 9. روش‌های همکارمحور (Collaborative Filtering)
• 10. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا (Content-Based Recommenders)
• 11. توصیه‌گرهای ترکیبی (Hybrid Recommenders)
• 12. مفهوم یادگیری کم‌نمونه (Few-Shot Learning)
• 13. چالش‌های یادگیری کم‌نمونه
• 14. شبکه‌های عصبی برای یادگیری کم‌نمونه
• 15. یادگیری متا (Meta-Learning) در توصیه‌گرها
• 16. روش‌های پروتوتایپال (Prototypical Networks)
• 17. روش‌های تطبیق‌دهنده متا (Meta-Adaptation)
• 18. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based Few-Shot Learning)
• 19. یادگیری مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-Based Few-Shot Learning)
• 20. استفاده از نمایش‌های دانش (Knowledge Representation) در یادگیری کم‌نمونه
• 21. یادگیری انتقال (Transfer Learning) برای توصیه‌گرها
• 22. تطبیق دامنه (Domain Adaptation) در توصیه‌گرها
• 23. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده برای کاربران جدید (Cold Start Problem)
• 24. روش‌های حل مشکل شروع سرد برای کاربران
• 25. روش‌های حل مشکل شروع سرد برای آیتم‌ها
• 26. استفاده از داده‌های ضمنی (Implicit Feedback) در یادگیری کم‌نمونه
• 27. توصیه‌های مبتنی بر دنباله (Sequence-Based Recommendations)
• 28. مدل‌های مارکوف مخفی (Hidden Markov Models)
• 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) برای توصیه‌گرها
• 30. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 31. تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. تنوع در توصیه‌ها
• 33. توصیه‌های عادلانه و بدون تبعیض
• 34. حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 35. توصیه‌های مبتنی بر مکان (Location-Based Recommendations)
• 36. توصیه‌های مبتنی بر زمان (Time-Aware Recommendations)
• 37. توصیه‌های چند هدفه (Multi-Objective Recommendations)
• 38. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در توصیه‌گرها
• 39. توصیه‌های تعاملی (Interactive Recommendations)
• 40. توصیه‌های مبتنی بر نمودار (Graph-Based Recommendations)
• 41. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر کم‌نمونه با پایتون
• 42. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• 43. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
• 44. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری کم‌نمونه
• 45. چالش‌ها و آینده سیستم‌های توصیه‌گر
• 46. مطالعه موردی: توصیه‌های فیلم
• 47. مطالعه موردی: توصیه‌های موسیقی
• 48. مطالعه موردی: توصیه‌های محصول
• 49. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در تجارت الکترونیک
• 50. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در شبکه‌های اجتماعی
• 51. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در اخبار
• 52. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در آموزش
• 53. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در سلامت
• 54. توسعه یک رابط کاربری برای سیستم توصیه‌گر
• 55. استقرار (Deployment) سیستم توصیه‌گر
• 56. مانیتورینگ و نگهداری سیستم توصیه‌گر
• 57. بهبود مستمر سیستم توصیه‌گر