اکسپرس 24
کتاب مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی مولد توصیه‌گرها با MCMC

کتاب مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی مولد توصیه‌گرها با MCMC

تگ‌ها: MCMC MCMC در توصیه‌گرها آمار بیزی توصیه‌گرها سیستم‌های توصیه‌گر مدل‌سازی پیشرفته مدل‌سازی مولد نمونه‌گیری مارکوف هوش مصنوعی 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 مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی مولد توصیه‌گرها با MCMC

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مولد و یادگیری توصیه‌گر
  • 2. آشنایی با روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 3. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی مولد
  • 4. توزیع‌های احتمال و اهمیت آن‌ها در مدل‌سازی
  • 5. مفاهیم کلیدی در زنجیره مارکوف
  • 6. الگوریتم‌های MCMC پایه: Metropolis-Hastings
  • 7. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در پایتون
  • 8. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 9. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در پایتون
  • 10. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 11. معیارهای همگرایی: Trace Plots و Geweke
  • 12. بررسی autocorrelation در نمونه‌های MCMC
  • 13. روش‌های کاهش autocorrelation
  • 14. روش‌های MCMC پیشرفته: Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 15. مزایا و معایب HMC
  • 16. پیاده‌سازی HMC با استفاده از کتابخانه‌های تخصصی
  • 17. Dynamic Hamiltonian Monte Carlo
  • 18. استفاده از NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 19. مبانی مدل‌سازی توصیه‌گر
  • 20. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 21. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
  • 22. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
  • 23. مدل‌سازی مبتنی بر محتوا
  • 24. تلفیق رویکردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 25. مدل‌سازی مولد برای توصیه‌گرها
  • 26. مدل‌های احتمالی گسسته برای توصیه‌گرها
  • 27. مدل‌های احتمالی پیوسته برای توصیه‌گرها
  • 28. استفاده از MCMC در مدل‌سازی توصیه‌گرهای احتمالی
  • 29. توزیع پیشین (Prior) در مدل‌های توصیه‌گر
  • 30. توزیع پسین (Posterior) در مدل‌های توصیه‌گر
  • 31. روش‌های استنتاج بیزی برای توصیه‌گرها
  • 32. مدل‌سازی latent factor با MCMC
  • 33. مدل‌های ماتریس فاکتوریزاسیون با MCMC
  • 34. استنتاج بایسی در مدل‌های ماتریس فاکتوریزاسیون
  • 35. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی و MCMC
  • 36. شبکه‌های عصبی مولد (GANs) برای توصیه‌گرها
  • 37. استفاده از MCMC در آموزش GANs
  • 38. Variational Autoencoders (VAEs) برای توصیه‌گرها
  • 39. استنتاج بایسی در VAEs
  • 40. مدل‌سازی توالی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) برای توصیه‌گرها
  • 42. استفاده از MCMC در HMM
  • 43. مدل‌سازی توصیه‌گر برای داده‌های پراکنده (sparse data)
  • 44. مدیریت داده‌های سرد (cold start) با MCMC
  • 45. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. معیارهای دقت: Precision, Recall, F1-score
  • 47. معیارهای رتبه‌بندی: NDCG, MAP
  • 48. معیارهای تنوع و تازگی در توصیه‌گرها
  • 49. آزمایش A/B برای ارزیابی توصیه‌گرها
  • 50. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. شفافیت در توصیه‌گرها
  • 53. سوگیری (bias) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. کاهش سوگیری با استفاده از MCMC
  • 55. کاربرد MCMC در مدل‌سازی دینامیک رفتار کاربر
  • 56. مدل‌سازی تغییر سلایق کاربر در طول زمان
  • 57. مدل‌سازی تعاملات کاربر با آیتم‌ها
  • 58. یادگیری توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده
  • 59. تطبیق مدل با نیازهای خاص کاربر
  • 60. مدل‌سازی توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
  • 61. استفاده از گراف دانش در توصیه‌گرها
  • 62. استنتاج بایسی بر روی گراف دانش
  • 63. مدل‌سازی توصیه‌گر برای محتوای چندرسانه‌ای
  • 64. توصیه‌گرهای مبتنی بر تصویر و ویدئو
  • 65. توصیه‌گرهای مبتنی بر صدا
  • 66. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای توصیه‌گرها
  • 67. مدل‌سازی موضوعات (Topic Modeling) با MCMC
  • 68. کاربرد LDA (Latent Dirichlet Allocation) با MCMC
  • 69. استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته در توصیه‌گرها
  • 70. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای توصیه‌گرها
  • 71. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای توصیه‌گرها
  • 72. مباحث پیشرفته در MCMC برای توصیه‌گرها
  • 73. روش‌های MCMC موازی و توزیع شده
  • 74. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 75. روش‌های نمونه‌برداری بایسی پیشرفته
  • 76. استنتاج با استفاده از MCMC در شبکه‌های بایسی
  • 77. مدل‌سازی توصیه‌گرهای پیچیده با استفاده از شبکه‌های بایسی
  • 78. برنامه‌ریزی برای اجرای پروژه‌های توصیه‌گر
  • 79. مراحل جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 80. انتخاب معماری مدل مناسب
  • 81. تنظیم پارامترهای مدل
  • 82. پیاده‌سازی و آموزش مدل
  • 83. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 84. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 85. پایش و به‌روزرسانی مدل
  • 86. مطالعات موردی (Case Studies) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 88. سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی
  • 89. سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های محتوایی
  • 90. چالش‌های پیش رو در مدل‌سازی مولد توصیه‌گرها
  • 91. روندها و تحقیقات آینده در مدل‌سازی مولد توصیه‌گرها
  • 92. نکات پایانی و جمع‌بندی

📚 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.