کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از 2APL

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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از 2APL

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده در تجارت الکترونیک

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 2. اهمیت سیستم‌های توصیه‌گر برای کسب و کارهای آنلاین
  • 3. انواع سیستم‌های توصیه‌گر: فیلترسازی مشارکتی
  • 4. انواع سیستم‌های توصیه‌گر: فیلترسازی محتوایی
  • 5. انواع سیستم‌های توصیه‌گر: روش‌های ترکیبی
  • 6. معرفی کتابخانه 2APL: مفاهیم و ساختار
  • 7. نصب و راه‌اندازی 2APL: محیط توسعه و پیش‌نیازها
  • 8. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مورد نیاز برای سیستم توصیه‌گر
  • 9. پردازش داده‌های تراکنشی: داده‌های خرید و سبد خرید
  • 10. پردازش داده‌های رفتاری: کلیک‌ها، بازدیدها و زمان صرف شده
  • 11. پردازش داده‌های پروفایل کاربران: اطلاعات جمعیت‌شناختی و علایق
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، نرمال‌سازی و تبدیل
  • 13. معماری سیستم توصیه‌گر مبتنی بر 2APL
  • 14. پیاده‌سازی فیلترسازی مشارکتی با استفاده از 2APL
  • 15. محاسبه شباهت بین کاربران: معیارهای مختلف
  • 16. محاسبه شباهت بین آیتم‌ها: معیارهای مختلف
  • 17. پیش‌بینی رتبه‌بندی: روش‌های مختلف در 2APL
  • 18. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر: معیارهای دقت و صحت
  • 19. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر: معیارهای پوشش و تنوع
  • 20. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر: معیارهای تازگی و غافلگیری
  • 21. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم توصیه‌گر با استفاده از 2APL
  • 22. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها: PCA و SVD
  • 23. مدل‌سازی داده‌ها با استفاده از 2APL: ماتریس فاکتورسازی
  • 24. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر: الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 25. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر: الگوریتم‌های رگرسیون
  • 26. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر: شبکه‌های عصبی
  • 27. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر محتوایی با استفاده از 2APL
  • 28. استخراج ویژگی از داده‌های آیتم‌ها: متن، تصاویر و ویدئوها
  • 29. محاسبه شباهت بین آیتم‌ها بر اساس ویژگی‌ها
  • 30. بهینه‌سازی سیستم توصیه‌گر محتوایی با استفاده از 2APL
  • 31. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر ترکیبی با استفاده از 2APL
  • 32. روش‌های ترکیب فیلترسازی مشارکتی و محتوایی
  • 33. وزن‌دهی به پیش‌بینی‌های مختلف در سیستم توصیه‌گر ترکیبی
  • 34. ارزیابی و بهینه‌سازی سیستم توصیه‌گر ترکیبی
  • 35. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده بر اساس رفتار زمان‌بندی
  • 36. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده بر اساس موقعیت جغرافیایی
  • 37. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده بر اساس دستگاه
  • 38. توصیه‌های مبتنی بر متن: تحلیل احساسات و موضوعات
  • 39. توصیه‌های مبتنی بر تصویر: تشخیص اشیا و ویژگی‌های بصری
  • 40. توصیه‌های مبتنی بر ویدئو: تحلیل محتوا و الگوهای تماشا
  • 41. مقایسه 2APL با سایر کتابخانه‌های سیستم توصیه‌گر
  • 42. مقایسه 2APL با TensorFlow Recommenders
  • 43. مقایسه 2APL با Surprise
  • 44. مقایسه 2APL با LightFM
  • 45. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر در مقیاس بزرگ با استفاده از 2APL
  • 46. بهینه‌سازی عملکرد سیستم توصیه‌گر برای ترافیک بالا
  • 47. استقرار سیستم توصیه‌گر در محیط ابری
  • 48. نظارت و نگهداری سیستم توصیه‌گر
  • 49. امنیت سیستم‌های توصیه‌گر: حفاظت از داده‌های کاربران
  • 50. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. تفسیرپذیری سیستم‌های توصیه‌گر: توضیح دلایل توصیه‌ها
  • 52. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر: جلوگیری از تبعیض و سوگیری
  • 53. آینده سیستم‌های توصیه‌گر: روندهای نوظهور
  • 54. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در صنایع مختلف
  • 55. مطالعه موردی: پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر در یک فروشگاه آنلاین
  • 56. مطالعه موردی: پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر در یک سرویس پخش ویدئو
  • 57. مطالعه موردی: پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر در یک پلتفرم خبری
  • 58. تحلیل A/B تست سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. بهبود نرخ تبدیل با استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. افزایش درآمد با استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. بهبود تجربه کاربری با استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. حل مسائل رایج در پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. اشکال‌زدایی و رفع خطا در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. به روز رسانی و ارتقاء سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. مفاهیم پیشرفته در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. تحقیق و توسعه در زمینه سیستم‌های توصیه‌گر

📚 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.