اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده با پایتون (Recommendation Systems)

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده با پایتون (Recommendation Systems)

تگ‌ها: Python Recommendation Systems پایتون برای علوم داده تحلیل داده‌های کاربر تحلیل رفتار مشتری با پایتون سیستم‌های توصیه‌گر طراحی الگوریتم‌های پیشنهاددهنده علم داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق در داده‌کاوی 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 طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده با پایتون (Recommendation Systems)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های کاربر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سامانه‌های پیشنهاددهنده
  • 2. جایگاه هوش مصنوعی در تحلیل رفتار کاربر
  • 3. محیط‌سازی و آماده‌سازی ابزارهای پایتون برای تحلیل داده
  • 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های تعاملی کاربران
  • 5. انواع داده‌های بازخورد صریح و ضمنی در سامانه‌ها
  • 6. پاک‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها در مجموعه‌داده‌های رفتاری
  • 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها برای درک الگوهای خرید و انتخاب
  • 8. معرفی مدل‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر محبوبیت
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر محتوا
  • 10. استخراج ویژگی‌های متنی از توصیفات محصولات
  • 11. محاسبه تشابه کسینوسی و فاصله‌های برداری در فضای ویژگی‌ها
  • 12. مبانی فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
  • 13. پیاده‌سازی فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
  • 14. چالش‌های هم‌پوشانی و داده‌های پراکنده در ماتریس‌های امتیازدهی
  • 15. کاهش ابعاد با استفاده از تجزیه مقادیر منفرد
  • 16. کاربرد مدل‌های فاکتورگیری ماتریسی در پیش‌بینی علایق
  • 17. بهینه‌سازی مدل‌های مبتنی بر فاکتورگیری با گرادیان کاهشی
  • 18. تکنیک‌های مدیریت داده‌های گمشده در ماتریس‌های کاربر-آیتم
  • 19. معرفی روش‌های ترکیبی در طراحی سامانه‌های هوشمند
  • 20. ترکیب مدل‌های مبتنی بر محتوا و فیلترینگ مشارکتی
  • 21. ارزیابی عملکرد سامانه‌های پیشنهاددهنده با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 22. استفاده از معیارهای رتبه‌بندی در سنجش کیفیت پیشنهادها
  • 23. پیاده‌سازی اعتبارسنجی متقاطع برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 24. تحلیل حساسیت و پایداری مدل‌های پیشنهاددهنده
  • 25. مدیریت چالش شروع سرد در کاربران و محصولات جدید
  • 26. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق در مدل‌سازی ترجیحات
  • 27. معرفی شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی تعاملات کاربر
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر توالی برای تحلیل رفتار زمانی
  • 29. کاربرد مدل‌های بازگشتی در پیش‌بینی خرید بعدی
  • 30. بهره‌گیری از تعبیه کلمات و آیتم‌ها در فضای برداری
  • 31. مقیاس‌پذیری سامانه‌های پیشنهاددهنده در داده‌های حجیم
  • 32. معماری توزیع‌شده برای پردازش بلادرنگ پیشنهادها
  • 33. استفاده از کتابخانه‌های بهینه برای پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ
  • 34. اصول حریم خصوصی و امنیت در تحلیل داده‌های کاربران
  • 35. رعایت اخلاق در طراحی الگوریتم‌های پیشنهاددهنده
  • 36. شفافیت و توضیح‌پذیری در خروجی‌های هوش مصنوعی
  • 37. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش نرخ تبدیل
  • 38. طراحی رابط کاربری برای نمایش بهینه پیشنهادها
  • 39. تست‌های A/B برای سنجش اثربخشی در محیط واقعی
  • 40. پایش و نگهداری مدل‌های پیشنهاددهنده در محیط عملیاتی
  • 41. پیاده‌سازی سامانه‌های پیشنهاددهنده در بستر وب با پایتون
  • 42. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده
  • 43. نکات کلیدی در استقرار مدل‌های هوشمند در سامانه‌های ملی

📚 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.