اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های بهینه‌سازی و کاهش ابعاد داده‌های ماتریسی فشرده در سیستم‌های توصیه‌گر

کتاب تکنیک‌های بهینه‌سازی و کاهش ابعاد داده‌های ماتریسی فشرده در سیستم‌های توصیه‌گر

تگ‌ها: الگوریتم توصیه‌گر بهینه‌سازی داده تحلیل داده داده‌های حجیم سیستم‌های توصیه‌گر کاهش ابعاد ماتریس فشرده هوش مصنوعی 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 تکنیک‌های بهینه‌سازی و کاهش ابعاد داده‌های ماتریسی فشرده در سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند و نسل جدید

موضوع میانی: مدیریت داده‌های حجیم و متنوع

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. ماتریس‌های پراکنده: تعریف و کاربردها
  • 3. روش‌های ذخیره‌سازی ماتریس‌های پراکنده
  • 4. فرمت‌های ذخیره‌سازی CSC و CSR
  • 5. محاسبه شباهت بین کاربران و آیتم‌ها
  • 6. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. روش‌های همسایگی مبتنی بر کاربر
  • 8. روش‌های همسایگی مبتنی بر آیتم
  • 9. کاهش ابعاد داده‌ها: ضرورت و مزایا
  • 10. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 11. تجزیه ماتریس غیرمنفی (NMF)
  • 12. روش‌های تصادفی برای کاهش ابعاد
  • 13. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 14. کاربرد PCA در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 15. روش‌های خوشه‌بندی برای کاهش ابعاد
  • 16. خوشه‌بندی K-means
  • 17. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 18. روش‌های مبتنی بر گراف برای کاهش ابعاد
  • 19. Embeddingهای ماتریسی
  • 20. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 21. Autoencoders و کاربرد آن‌ها در کاهش ابعاد
  • 22. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی
  • 23. t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 24. Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)
  • 25. بهینه‌سازی ماتریس‌های فشرده
  • 26. روش‌های فشرده‌سازی ماتریس
  • 27. روش‌های کوانتیزاسیون
  • 28. روش‌های هَشینگ حساس به مکان (LSH)
  • 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای داده‌های متنی
  • 30. مدل‌های موضوعی (Topic Modeling)
  • 31. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • 32. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
  • 33. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 34. مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 35. مدیریت داده‌های از دست رفته
  • 36. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 37. روش‌های فیلتر
  • 38. روش‌های Wrapper
  • 39. روش‌های Embedded
  • 40. ارزیابی و مقایسه روش‌های کاهش ابعاد
  • 41. تاثیر کاهش ابعاد بر دقت توصیه‌ها
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. استفاده از حافظه نهان (Caching)
  • 44. محاسبات توزیع‌شده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
  • 47. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 48. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی
  • 49. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در سیستم‌های خبری
  • 50. تکنیک‌های شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 51. توصیه‌های مبتنی بر محتوا
  • 52. توصیه‌های مبتنی بر دانش
  • 53. توصیه‌های ترکیبی (Hybrid)
  • 54. تکنیک‌های Cold Start در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نادر
  • 56. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. تحقیقات جاری 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.