اکسپرس 24
کتاب توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده با یادگیری کم‌نمونه (یادگیری با تعداد محدود نمونه)

کتاب توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده با یادگیری کم‌نمونه (یادگیری با تعداد محدود نمونه)

تگ‌ها: الگوریتم‌های یادگیری تحلیل داده توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده داده‌کاوی رتبه‌بندی سیستم‌های توصیه‌گر فیلترسازی مشارکتی هوش مصنوعی یادگیری کم‌نمونه 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 توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده با یادگیری کم‌نمونه (یادگیری با تعداد محدود نمونه)

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

موضوع میانی: یادگیری ماشین و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. انواع داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌ها برای توصیه‌گرها
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
  • 5. معرفی یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 6. یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و نیمه‌نظارت‌شده
  • 7. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. ماتریس فاکتورسازی (Matrix Factorization)
  • 9. روش‌های همکارمحور (Collaborative Filtering)
  • 10. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا (Content-Based Recommenders)
  • 11. توصیه‌گرهای ترکیبی (Hybrid Recommenders)
  • 12. مفهوم یادگیری کم‌نمونه (Few-Shot Learning)
  • 13. چالش‌های یادگیری کم‌نمونه
  • 14. شبکه‌های عصبی برای یادگیری کم‌نمونه
  • 15. یادگیری متا (Meta-Learning) در توصیه‌گرها
  • 16. روش‌های پروتوتایپال (Prototypical Networks)
  • 17. روش‌های تطبیق‌دهنده متا (Meta-Adaptation)
  • 18. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based Few-Shot Learning)
  • 19. یادگیری مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-Based Few-Shot Learning)
  • 20. استفاده از نمایش‌های دانش (Knowledge Representation) در یادگیری کم‌نمونه
  • 21. یادگیری انتقال (Transfer Learning) برای توصیه‌گرها
  • 22. تطبیق دامنه (Domain Adaptation) در توصیه‌گرها
  • 23. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده برای کاربران جدید (Cold Start Problem)
  • 24. روش‌های حل مشکل شروع سرد برای کاربران
  • 25. روش‌های حل مشکل شروع سرد برای آیتم‌ها
  • 26. استفاده از داده‌های ضمنی (Implicit Feedback) در یادگیری کم‌نمونه
  • 27. توصیه‌های مبتنی بر دنباله (Sequence-Based Recommendations)
  • 28. مدل‌های مارکوف مخفی (Hidden Markov Models)
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) برای توصیه‌گرها
  • 30. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 31. تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. تنوع در توصیه‌ها
  • 33. توصیه‌های عادلانه و بدون تبعیض
  • 34. حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. توصیه‌های مبتنی بر مکان (Location-Based Recommendations)
  • 36. توصیه‌های مبتنی بر زمان (Time-Aware Recommendations)
  • 37. توصیه‌های چند هدفه (Multi-Objective Recommendations)
  • 38. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در توصیه‌گرها
  • 39. توصیه‌های تعاملی (Interactive Recommendations)
  • 40. توصیه‌های مبتنی بر نمودار (Graph-Based Recommendations)
  • 41. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر کم‌نمونه با پایتون
  • 42. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 43. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری کم‌نمونه
  • 45. چالش‌ها و آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. مطالعه موردی: توصیه‌های فیلم
  • 47. مطالعه موردی: توصیه‌های موسیقی
  • 48. مطالعه موردی: توصیه‌های محصول
  • 49. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در تجارت الکترونیک
  • 50. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در شبکه‌های اجتماعی
  • 51. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در اخبار
  • 52. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در آموزش
  • 53. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در سلامت
  • 54. توسعه یک رابط کاربری برای سیستم توصیه‌گر
  • 55. استقرار (Deployment) سیستم توصیه‌گر
  • 56. مانیتورینگ و نگهداری سیستم توصیه‌گر
  • 57. بهبود مستمر سیستم 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.