اکسپرس 24
کتاب اصول و کاربردهای یادگیری رتبه‌بندی (Learning to Rank) در سامانه‌های جستجوی هوشمند

کتاب اصول و کاربردهای یادگیری رتبه‌بندی (Learning to Rank) در سامانه‌های جستجوی هوشمند

تگ‌ها: Learning to Rank الگوریتم‌های رتبه‌بندی بازیابی اطلاعات جستجوی هوشمند داده‌کاوی سامانه‌های جستجو علم داده هوش مصنوعی یادگیری رتبه‌بندی 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 و کاربردهای یادگیری رتبه‌بندی (Learning to Rank) در سامانه‌های جستجوی هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در سامانه‌های بازیابی اطلاعات
  • 2. نقش یادگیری ماشین در بهبود رتبه‌بندی نتایج جستجو
  • 3. معماری کلی سامانه‌های جستجوی هوشمند و مؤلفه‌های اصلی آن
  • 4. آشنایی با مدل‌های فضای برداری در بازیابی اطلاعات
  • 5. شاخص‌گذاری معکوس و اهمیت آن در سرعت جستجو
  • 6. مدل‌های احتمالی بازیابی اطلاعات و نظریه احتمال در رتبه‌بندی
  • 7. مقدمه‌ای بر مسئله یادگیری برای رتبه‌بندی
  • 8. تفاوت رویکردهای یادگیری نظارت‌شده و رتبه‌بندی هوشمند
  • 9. توابع هدف در یادگیری رتبه‌بندی و نقش تابع زیان
  • 10. رویکرد نقطه‌ای در یادگیری رتبه‌بندی و پیاده‌سازی آن
  • 11. رویکرد جفتی در یادگیری رتبه‌بندی و کاهش خطای مقایسه‌ای
  • 12. رویکرد لیستی در یادگیری رتبه‌بندی و بهینه‌سازی سراسری
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها و استخراج ویژگی برای رتبه‌بندی
  • 14. ویژگی‌های مبتنی بر محتوا در اسناد متنی
  • 15. ویژگی‌های ساختاری و لینک‌محور در وب
  • 16. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های آموزشی برای مدل‌های رتبه‌بندی
  • 17. معیارهای ارزیابی در بازیابی اطلاعات و رتبه‌بندی
  • 18. محاسبه دقیق شاخص‌های دقت و بازیابی
  • 19. ارزیابی با استفاده از میانگین دقت متوسط
  • 20. مفهوم امتیازدهی تجمعی تخفیف‌یافته و کاربرد آن
  • 21. تجزیه و تحلیل توزیع رتبه‌ها و شناسایی خطاهای مدل
  • 22. الگوریتم‌های خطی در یادگیری رتبه‌بندی
  • 23. استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان برای رتبه‌بندی
  • 24. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در رتبه‌بندی
  • 25. گرادیان تقویت‌شده و کاربرد آن در بهبود مدل‌های رتبه‌بندی
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق در مدل‌سازی رتبه‌بندی
  • 27. مکانیزم‌های توجه و ترنسفورمرها در درک معنایی جستجو
  • 28. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش در مدل‌های رتبه‌بندی
  • 29. روش‌های انتخاب ویژگی برای افزایش کارایی مدل
  • 30. مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی سامانه‌های رتبه‌بندی بزرگ‌مقیاس
  • 31. استفاده از بازخورد ضمنی کاربران در بهبود رتبه‌بندی
  • 32. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی رتبه‌بندی
  • 33. چالش‌های رتبه‌بندی در محیط‌های چندزبانه
  • 34. پایش عملکرد مدل‌های رتبه‌بندی در محیط عملیاتی
  • 35. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت عدالت در نتایج جستجو
  • 36. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های رتبه‌بندی
  • 37. ملاحظات امنیتی در حفاظت از داده‌های کاربران در سامانه‌های جستجو
  • 38. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی در سامانه‌های جستجوی هوشمند
  • 39. روش‌های ارزیابی آنلاین و تست‌های A/B در رتبه‌بندی
  • 40. چشم‌انداز آینده یادگیری رتبه‌بندی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 41. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل رتبه‌بندی ساده بر روی مجموعه داده استاندارد

📚 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.