کتاب صوتی سیستم‌های توصیه‌گر: شخصی‌سازی تجربیات کاربر با یادگیری بدون نظارت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سیستم‌های توصیه‌گر: شخصی‌سازی تجربیات کاربر با یادگیری بدون نظارت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی
• 2. جایگاه یادگیری نظارت‌نشده در توصیه‌گرها
• 3. انواع داده‌های کاربر: تعاملات صریح و ضمنی
• 4. ماتریس تعامل کاربر-آیتم و مفاهیم اسپارسیتی
• 5. شباهت کسینوسی و همبستگی پیرسون در محاسبه شباهت
• 6. هم‌فیلترینگ مبتنی بر کاربر
• 7. هم‌فیلترینگ مبتنی بر آیتم
• 8. پیش‌بینی امتیاز با رویکرد هم‌فیلترینگ
• 9. مدل‌های فاکتور نهان و مفهوم Latent Factors
• 10. تجزیه ماتریس و رویکرد SVD
• 11. روش‌های بهینه‌سازی برای فاکتور نهان
• 12. افزون‌بندی مدل‌های فاکتور نهان با Regularization
• 13. خوشه‌بندی K-Means برای تقسیم‌بندی کاربران
• 14. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی DBSCAN در توصیه‌گر
• 15. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای کاهش ابعاد داده‌های تعاملی
• 16. مدل‌های توزیع پنهان و یادگیری ویژگی‌های کاربر و آیتم
• 17. خودرمزنگارها برای استخراج ویژگی در توصیه‌گر
• 18. شبکه‌های عصبی خودرمزنگار در مدل‌سازی تعاملات
• 19. یادگیری بدون نظارت برای تشخیص گروه‌های رفتاری کاربران
• 20. شخصی‌سازی محتوا بر اساس خوشه‌بندی سلیقه
• 21. روش‌های ترکیبی: یکپارچه‌سازی خوشه‌بندی با فیلترینگ
• 22. توصیه مبتنی بر محتوا و تفاوت آن با رویکردهای نظارت‌نشده
• 23. استخراج ویژگی از آیتم‌ها با یادگیری بدون نظارت
• 24. بردارهای توزیعی کلمات و جاسازی‌های آیتم
• 25. جاسازی کاربران و آیتم‌ها با رویکردهای نظارت‌نشده
• 26. مدل‌سازی توالی تعاملات بدون برچسب
• 27. خوشه‌بندی جلسات کاربری برای بهبود توصیه
• 28. کشف گروه‌های آیتم مشابه از طریق خوشه‌بندی
• 29. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی t-SNE و UMAP در تحلیل تعاملات
• 30. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی برای سبد خرید کاربران
• 31. تشخیص ناهنجاری در تعاملات برای پالایش داده
• 32. استخراج الگوهای مکرر و قواعد انجمنی
• 33. شناسایی سلیقه‌های پنهان با مدل‌های موضوعی
• 34. تحلیل مؤلفه مستقل برای جداسازی عوامل پنهان سلیقه
• 35. ترکیب یادگیری نظارت‌نشده با برچسب‌های کمکی
• 36. طراحی خط لوله شخصی‌سازی مبتنی بر خوشه‌بندی
• 37. معیارهای ارزیابی بدون برچسب: چرخش، سیلوئت و خلوص
• 38. ارزیابی کیفیت خوشه‌ها در بستر توصیه
• 39. روش‌های امتیازدهی سراسری با یادگیری بدون نظارت
• 40. توصیه سرد و مشکل شروع سرد از منظر بدون نظارت
• 41. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های بدون نظارت در توصیه‌گر
• 42. مدل‌های ماتریسی برای داده‌های حجیم و اسپارس
• 43. هندل کردن داده‌های گمشده و نویز در تعاملات
• 44. شخصی‌سازی پویا با خوشه‌بندی آنلاین
• 45. توصیه گروهی با خوشه‌بندی کاربران
• 46. شخصی‌سازی نتایج جستجو با یادگیری بدون نظارت
• 47. طراحی پیشنهادهای مبتنی بر جلسه با خوشه‌بندی ترتیبی
• 48. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با خوشه‌بندی برای توصیه
• 49. استفاده از جاسازی‌های زبانی در مدل‌های بدون نظارت توصیه‌گر
• 50. کشف موضوعات داغ و سلیقه‌های نوظهور با خوشه‌بندی متن
• 51. توصیه آیتم‌های جانبی بر اساس تحلیل رویدادهای هم‌رخداد
• 52. خوشه‌بندی کاربران بر اساس تعاملات چندوجهی
• 53. ترکیب خوشه‌بندی با روش‌های مبتنی بر حافظه
• 54. مدل‌های احتمالی مخلوط گاوسی برای سلیقه کاربر
• 55. روش‌های بیزی در یادگیری بدون نظارت برای توصیه
• 56. بهبود غنای داده با تکنیک‌های افزونه‌سازی بدون برچسب
• 57. استخراج سیگنال‌های پنهان از رفتار کاربر
• 58. طراحی معیارهای فاصله مناسب برای داده‌های تعاملی
• 59. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف و تشخیص اجتماع
• 60. خوشه‌بندی گراف کاربر-آیتم
• 61. جاسازی گره در گراف تعاملات با روش‌های بدون نظارت
• 62. استفاده از الگوریتم PageRank برای شخصی‌سازی
• 63. ترکیب تشخیص اجتماع با هم‌فیلترینگ
• 64. روش‌های بدون نظارت برای حذف سوگیری در داده‌ها
• 65. زمینه‌های کاربرد: شخصی‌سازی محتوا، تجارت الکترونیک و رسانه
• 66. شخصی‌سازی اعلان‌ها و پیام‌ها بر اساس خوشه‌بندی رفتار
• 67. بهبود تجربه کاربر با پیشنهادهای پویا و بدون برچسب
• 68. طراحی آزمایش و ارزیابی آنلاین سیستم‌های بدون نظارت
• 69. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در یادگیری بدون نظارت
• 70. بهره‌برداری از مدل‌های زبانی بزرگ برای برچسب‌گذاری خودکار داده‌های ضمنی
• 71. یک‌پارچه‌سازی بازخورد ضمنی در مدل‌های فاکتور نهان
• 72. روش‌های Ensemble برای ترکیب خوشه‌بندی‌های مختلف
• 73. مدل‌های توالی‌محور بدون نظارت برای توصیه ویدیو
• 74. طراحی سبد پیشنهادی با خوشه‌بندی کالاها
• 75. خوشه‌بندی متون نظرات کاربران برای بهبود توصیه
• 76. شناسایی انگیزه‌های کاربران از داده‌های بدون برچسب
• 77. پیاده‌سازی عملی مدل‌های بدون نظارت با کتابخانه‌های متن‌باز
• 78. بهبود مداوم سیستم توصیه‌گر با بازخورد ضمنی و خوشه‌بندی مجدد