اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های MARL در توصیه‌گرهای مقیاس‌پذیر

کتاب تکنیک‌های MARL در توصیه‌گرهای مقیاس‌پذیر

تگ‌ها: MARL توصیه گر مقیاس‌پذیر توصیه گر هوشمند سیستم توصیه سیستم‌های توصیه‌گر هوش مصنوعی هوش مصنوعی در توصیه یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های MARL در توصیه‌گرهای مقیاس‌پذیر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. معماری‌های پایه MARL
  • 6. مدل‌های عامل‌محور در MARL
  • 7. یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
  • 8. هماهنگی عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 9. یادگیری سیاست مشترک در MARL
  • 10. یادگیری سیاست مجزا در MARL
  • 11. نظریه بازی‌ها و MARL
  • 12. تعادل نش و کاربردهای آن
  • 13. بازی‌های صفر و یک در MARL
  • 14. بازی‌های تکراری و MARL
  • 15. یادگیری مبتنی بر پاداش مشترک
  • 16. یادگیری مبتنی بر پاداش مجزا
  • 17. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 18. یادگیری مبتنی بر مشاهده مجزا
  • 19. الگوریتم‌های Q-learning چندعامله
  • 20. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 21. Actor-Critic برای MARL
  • 22. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 23. Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
  • 24. فریم‌ورک‌های MARL متن‌باز
  • 25. شبیه‌سازهای محیط‌های چندعامله
  • 26. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 27. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 28. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 29. یادگیری مبتنی بر مدل در MARL
  • 30. یادگیری بدون مدل در MARL
  • 31. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) در MARL
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 34. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در عامل‌ها
  • 35. یادگیری انتقالی در MARL
  • 36. یادگیری فدرال در MARL
  • 37. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 38. فیلتر کالمن برای تخمین حالت
  • 39. تکنیک‌های خوشه‌بندی عامل‌ها
  • 40. مدیریت منابع در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. شخصی‌سازی توصیه‌ها با MARL
  • 42. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا با MARL
  • 43. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری با MARL
  • 44. توصیه‌گرهای مبتنی بر رقابت با MARL
  • 45. یادگیری از بازخورد کاربر در MARL
  • 46. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. متریک‌های ارزیابی در MARL
  • 48. معیارهای دقت و پوشش توصیه‌ها
  • 49. متریک‌های رضایت کاربر
  • 50. تست A/B برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. بهینه‌سازی پارامترها در MARL
  • 52. تنظیم فراپارامترها برای عامل‌ها
  • 53. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 54. تنظیم پارامترهای شبکه عصبی
  • 55. مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 56. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مقاوم
  • 57. یادگیری عامل‌های قابل اعتماد
  • 58. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 59. حریم خصوصی کاربران در MARL
  • 60. اخلاق در هوش مصنوعی و MARL
  • 61. سوگیری در الگوریتم‌های MARL
  • 62. کاهش سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. کاربردهای MARL در تجارت الکترونیک
  • 64. کاربردهای MARL در رسانه‌های اجتماعی
  • 65. کاربردهای MARL در بازی‌های آنلاین
  • 66. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 67. کاربردهای MARL در مدیریت ترافیک
  • 68. کاربردهای MARL در سیستم‌های انرژی
  • 69. کاربردهای MARL در آموزش
  • 70. تکنیک‌های پیشرفته MARL
  • 71. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 72. یادگیری تقویتی با ارتباطات محدود
  • 73. یادگیری تقویتی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 74. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سبد سهام
  • 75. یادگیری تقویتی برای مدیریت موجودی
  • 76. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 77. یادگیری تقویتی برای مسیریابی هوشمند
  • 78. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های پیچیده
  • 79. یادگیری تقویتی برای اتوماسیون صنعتی
  • 80. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری
  • 81. یادگیری تقویتی برای کشف تقلب
  • 82. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی رفتار کاربر
  • 83. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تبلیغات
  • 84. یادگیری تقویتی برای مدیریت شبکه
  • 85. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 86. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 87. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر پویا
  • 88. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های موقعیت‌محور
  • 89. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های مبتنی بر زمینه
  • 90. چالش‌های آینده در MARL
  • 91. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی جدید در MARL
  • 92. نقش MARL در هوش مصنوعی عمومی
  • 93. کاربرد MARL در حل مسائل پیچیده اجتماعی
  • 94. توسعه الگوریتم‌های MARL کارآمدتر
  • 95. استانداردسازی در MARL
  • 96. بازبینی و اعتبارسنجی مدل‌های MARL

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.