اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در سامانه‌های توصیه‌گر با رویکرد یادگیری آماری (Bayesian and Contextual Bandits)

کتاب بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در سامانه‌های توصیه‌گر با رویکرد یادگیری آماری (Bayesian and Contextual Bandits)

تگ‌ها: Contextual Bandits آمار بیزی الگوریتم بندیت بهینه‌سازی تصمیم‌گیری سامانه توصیه‌گر مدل‌سازی ریاضی هوش مصنوعی یادگیری آماری یادگیری تقویتی 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 بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در سامانه‌های توصیه‌گر با رویکرد یادگیری آماری (Bayesian and Contextual Bandits)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی و سامانه‌های تصمیم‌گیر هوشمند (Reinforcement Learning & Decision Systems)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 2. آشنایی با مسئله چند‌دستگی (Multi-Armed Bandits) و تبادل اکتشاف و بهره‌برداری
  • 3. مدل‌سازی آماری فرایندهای تصمیم‌گیری در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 4. مفاهیم پایه احتمالاتی و توزیع‌های پیشین در رویکرد بیزی
  • 5. الگوریتم‌های حریصانه و محدودیت‌های آن‌ها در محیط‌های پویا
  • 6. استراتژی اپسیلون-حریصانه و کاربرد آن در مدیریت اکتشاف
  • 7. الگوریتم آرم بالایی اطمینان (UCB) و تحلیل پشیمانی
  • 8. بهینه‌سازی توزیع پاداش با استفاده از روش نمونه‌گیری تامپسون
  • 9. توزیع‌های مزدوج در مدل‌سازی آماری پاداش‌ها
  • 10. معرفی یادگیری زمینه‌ای (Contextual Bandits) در سیستم‌های هوشمند
  • 11. تفاوت مدل‌های غیرزمینه‌ای و زمینه‌ای در تصمیم‌گیری
  • 12. مدل‌های خطی در یادگیری زمینه‌ای و تخمین پارامترها
  • 13. الگوریتم LinUCB برای شخصی‌سازی محتوا
  • 14. تحلیل حساسیت و پایداری در مدل‌های زمینه‌ای
  • 15. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی نرخ کلیک (CTR)
  • 16. معماری سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری آماری
  • 17. چالش‌های هم‌خطی و ابعاد داده در مدل‌های تصمیم‌گیر
  • 18. استراتژی‌های پیش‌پردازش داده برای افزایش دقت مدل
  • 19. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های تصمیم‌گیر با استفاده از داده‌های آفلاین
  • 20. روش‌های شبیه‌سازی محیط‌های تصمیم‌گیری (Simulation)
  • 21. پیاده‌سازی الگوریتم‌های باندیت در پلتفرم‌های توصیه‌گر
  • 22. مدیریت سردی سیستم (Cold Start) در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 23. استفاده از روش‌های بیزی برای کاهش نویز در بازخورد کاربران
  • 24. بهینه‌سازی توابع هدف در حضور پاداش‌های تأخیری
  • 25. تحلیل تئوریک کران‌های پشیمانی در الگوریتم‌های پیشرفته
  • 26. روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری زمینه‌ای
  • 27. به‌کارگیری یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 28. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های تصمیم‌گیر در سامانه‌های کلان‌داده
  • 29. الگوریتم‌های باندیت با محدودیت‌های بودجه‌ای و منابع
  • 30. اخلاق در طراحی الگوریتم‌های تصمیم‌گیر و رعایت حریم خصوصی کاربر
  • 31. ملاحظات فقهی و حقوقی در الگوریتم‌های جهت‌دهی به انتخاب کاربر
  • 32. روش‌های ترکیب یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 33. ارزیابی آنلاین و آزمون‌های A/B در سامانه‌های هوشمند
  • 34. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌های تصمیم‌گیر در محیط عملیاتی
  • 35. پیاده‌سازی بهینه الگوریتم‌ها با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 36. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های توصیه‌گر برای افزایش رضایت کاربر
  • 37. مطالعه موردی: بهینه‌سازی نمایش تبلیغات هدفمند
  • 38. مطالعه موردی: سیستم‌های پیشنهادگر محتوای آموزشی
  • 39. تکنیک‌های مقابله با سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 40. ارائه راهکارهای بهبود دقت در سامانه‌های توصیه‌گر تعاملی

📚 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.