اکسپرس 24
کتاب اصول مهندسی سامانه‌های توصیه‌گر چنددامنه‌ای با رویکرد یادگیری ماشین پیشرفته

کتاب اصول مهندسی سامانه‌های توصیه‌گر چنددامنه‌ای با رویکرد یادگیری ماشین پیشرفته

تگ‌ها: پردازش اطلاعات متقابل تحلیل داده‌های کلان داده‌کاوی سامانه‌های توصیه‌گر علم داده مدل‌های توصیه‌گر مهندسی سامانه‌های هوشمند هوش مصنوعی یادگیری چنددامنه‌ای 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 اصول مهندسی سامانه‌های توصیه‌گر چنددامنه‌ای با رویکرد یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و تعاریف سامانه‌های توصیه‌گر
  • 2. چالش‌های کلیدی در سامانه‌های توصیه‌گر تک‌دامنه‌ای
  • 3. مقدمه‌ای بر سامانه‌های توصیه‌گر چنددامنه‌ای
  • 4. آشنایی با مفاهیم داده‌های کلان در کاربردهای تجاری
  • 5. معرفی یادگیری بازنمایی برای کاربر و کالا
  • 6. اهمیت اطلاعات متقابل در استخراج ویژگی‌های پنهان
  • 7. مبانی نظری تفکیک ترجیحات کاربر
  • 8. چالش‌های انتقال دانش در یادگیری چنددامنه‌ای
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 10. مدل‌سازی ماتریس‌های تعامل کاربر-کالا
  • 11. روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های توصیه‌گر
  • 12. معماری شبکه‌های عصبی برای یادگیری بازنمایی
  • 13. مفهوم اطلاعات متقابل و کاربرد آن در یادگیری ماشین
  • 14. تکنیک‌های جداسازی ویژگی‌های مشترک و اختصاصی
  • 15. مدل‌سازی ترجیحات کاربر با استفاده از متغیرهای پنهان
  • 16. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه
  • 17. روش‌های انتقال دانش بین دامنه‌های مرتبط
  • 18. معماری مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 19. استفاده از مکانیسم‌های توجه در استخراج اولویت‌های کاربر
  • 20. ارزیابی مدل‌های توصیه‌گر: معیارها و شاخص‌های استاندارد
  • 21. چالش‌های سرد بودن سیستم (Cold-Start) در دامنه‌های جدید
  • 22. بهینه‌سازی توابع هدف با استفاده از اطلاعات متقابل
  • 23. پیاده‌سازی مدل‌های تفکیک ترجیحات در پایتون
  • 24. تحلیل رفتار کاربر با استفاده از داده‌های چندمنظوره
  • 25. روش‌های کاهش نویز در مدل‌های یادگیری بازنمایی
  • 26. تطبیق ویژگی‌ها در سناریوهای انتقال دامنه
  • 27. مدل‌های چندوظیفه‌ای در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 28. بررسی مدل‌های مبتنی بر گراف در تحلیل ترجیحات
  • 29. مقیاس‌پذیری سامانه‌های توصیه‌گر در بستر داده‌های کلان
  • 30. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 31. تکنیک‌های تنظیم مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 32. پیاده‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر با کتابخانه‌های استاندارد
  • 33. مدیریت حریم خصوصی کاربر در تحلیل داده‌ها مطابق مقررات
  • 34. ارائه راهکارهای بومی برای سامانه‌های توصیه‌گر فروشگاهی
  • 35. بهینه‌سازی عملکرد مدل در محیط‌های توزیع‌شده
  • 36. بررسی خطاهای رایج در سیستم‌های توصیه و راهکارهای اصلاحی
  • 37. تفسیرپذیری در مدل‌های هوشمند توصیه‌گر
  • 38. کاربردهای عملی سامانه‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های دیجیتال داخلی
  • 39. آینده‌پژوهی در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 40. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه توصیه‌گر چنددامنه‌ای کاربردی

📚 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.