اکسپرس 24
کتاب یادگیری چندوظیفه‌ای برای مدل‌سازی شخصی‌سازی‌شده کاربران و سیستم‌های توصیه‌گر

کتاب یادگیری چندوظیفه‌ای برای مدل‌سازی شخصی‌سازی‌شده کاربران و سیستم‌های توصیه‌گر

تگ‌ها: Deep Learning Multi-Task Learning Personalization Recommender Systems Transformer User Embedding User Modeling سیستم توصیه‌گر شخصی‌سازی‌شده سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی مدل‌سازی رفتار کاربر مدل‌سازی کاربران هوش مصنوعی یادگیری چندوظیفه‌ای یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 یادگیری چندوظیفه‌ای برای مدل‌سازی شخصی‌سازی‌شده کاربران و سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری چندوظیفه‌ای و مدل‌سازی کاربران

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌سازی کاربران در سیستم‌های هوشمند
  • 2. مفهوم پروفایل کاربر و بازنمایی ترجیحات
  • 3. چالش‌های مدل‌سازی کاربران با داده‌های رفتاری
  • 4. انواع داده‌های مورد استفاده در پروفایل‌سازی کاربران
  • 5. ویژگی‌های جمعیت‌شناختی و رفتاری کاربران
  • 6. مدل‌سازی تعاملات کاربر با سیستم
  • 7. پیش‌بینی رفتار و ترجیحات کاربر
  • 8. مبانی شخصی‌سازی در سیستم‌های هوشمند
  • 9. ارتباط مدل‌سازی کاربر با سیستم‌های توصیه‌گر
  • 10. مبانی یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 11. تفاوت یادگیری چندوظیفه‌ای و تک‌وظیفه‌ای
  • 12. اشتراک‌گذاری بازنمایی میان وظایف
  • 13. یادگیری هم‌زمان چند هدف مرتبط
  • 14. تعریف وظایف برای مدل‌سازی کاربران
  • 15. انتخاب وظایف مکمل برای شخصی‌سازی
  • 16. ساختارهای مشترک و اختصاصی در مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 17. اشتراک پارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 18. اشتراک ویژگی‌ها میان وظایف مختلف
  • 19. مدل‌سازی روابط میان وظایف
  • 20. وزن‌دهی به زیان وظایف مختلف
  • 21. متعادل‌سازی وظایف در فرایند آموزش
  • 22. مقابله با تضاد گرادیان میان وظایف
  • 23. انتخاب معماری مناسب برای یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 24. مدل‌های چندوظیفه‌ای مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 25. مدل‌سازی کاربران با شبکه‌های چندلایه
  • 26. بازنمایی متراکم کاربران و آیتم‌ها
  • 27. Embedding کاربران برای شخصی‌سازی
  • 28. Embedding رفتارهای کاربر
  • 29. مدل‌سازی توالی رفتارهای کاربران
  • 30. مدل‌سازی تعاملات زمانی کاربر
  • 31. استفاده از RNN برای مدل‌سازی رفتار کاربر
  • 32. استفاده از LSTM و GRU برای پروفایل‌سازی پویا
  • 33. استفاده از Transformer برای مدل‌سازی کاربران
  • 34. Attention و تشخیص رفتارهای مهم کاربر
  • 35. Self-Attention در مدل‌سازی ترجیحات
  • 36. مدل‌سازی چندوجهی کاربران
  • 37. ترکیب داده‌های متنی، رفتاری و محتوایی
  • 38. یادگیری از تاریخچه تعاملات کاربر
  • 39. مدل‌سازی کاربران جدید و مسئله Cold Start
  • 40. شخصی‌سازی برای کاربران کم‌تعامل
  • 41. انتقال دانش میان کاربران و وظایف
  • 42. یادگیری انتقالی در مدل‌سازی کاربران
  • 43. یادگیری متادیتا و ویژگی‌های جانبی کاربران
  • 44. مدل‌سازی ترجیحات کوتاه‌مدت و بلندمدت
  • 45. تفکیک علایق پایدار و موقتی کاربران
  • 46. مدل‌سازی تغییر ترجیحات کاربران
  • 47. یادگیری چندوظیفه‌ای برای پیش‌بینی کلیک
  • 48. یادگیری چندوظیفه‌ای برای پیش‌بینی نرخ تبدیل
  • 49. پیش‌بینی هم‌زمان چند نوع تعامل کاربر
  • 50. مدل‌سازی چندهدفه در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. ترکیب وظایف رتبه‌بندی و طبقه‌بندی
  • 52. یادگیری چندوظیفه‌ای برای پیشنهاد محتوا
  • 53. یادگیری چندوظیفه‌ای برای تبلیغات شخصی‌سازی‌شده
  • 54. مدل‌سازی کاربر در تجارت الکترونیک
  • 55. مدل‌سازی کاربر در پلتفرم‌های محتوایی
  • 56. مدل‌سازی کاربر در شبکه‌های اجتماعی
  • 57. مدل‌سازی کاربران در سیستم‌های جست‌وجو
  • 58. مدیریت داده‌های ناقص و نامتوازن کاربران
  • 59. مقابله با نویز در داده‌های رفتاری
  • 60. مدیریت عدم تعادل بین وظایف
  • 61. انتخاب و مهندسی ویژگی برای مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 62. نرمال‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های کاربر
  • 63. طراحی Pipeline داده برای مدل‌سازی شخصی‌سازی‌شده
  • 64. جلوگیری از نشت اطلاعات در داده‌های کاربر
  • 65. تقسیم داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 66. ارزیابی مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 67. انتخاب معیار ارزیابی برای هر وظیفه
  • 68. تحلیل عملکرد وظایف به‌صورت هم‌زمان
  • 69. مقایسه مدل چندوظیفه‌ای با مدل‌های تک‌وظیفه‌ای
  • 70. آزمون Ablation برای تحلیل معماری
  • 71. تحلیل تأثیر اشتراک‌گذاری پارامترها
  • 72. بهینه‌سازی مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 73. تنظیم نرخ یادگیری و ابرپارامترها
  • 74. تنظیم وزن زیان وظایف
  • 75. Regularization برای بهبود تعمیم مدل
  • 76. جلوگیری از Overfitting در مدل‌سازی کاربران
  • 77. مدیریت کاربران جدید در زمان استقرار
  • 78. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید کاربر
  • 79. یادگیری آنلاین برای پروفایل‌های پویا
  • 80. استقرار مدل‌های شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 81. بهینه‌سازی زمان پاسخ مدل در سیستم‌های بلادرنگ
  • 82. مدیریت هزینه محاسباتی مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 83. طراحی مدل‌های شخصی‌سازی مقیاس‌پذیر
  • 84. حریم خصوصی در مدل‌سازی کاربران
  • 85. ناشناس‌سازی و حفاظت از داده‌های رفتاری
  • 86. کاهش سوگیری در مدل‌های شخصی‌سازی
  • 87. تفسیرپذیری مدل‌های مدل‌سازی کاربر
  • 88. طراحی یک سیستم کامل مدل‌سازی شخصی‌سازی‌شده کاربران

📚 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.