کتاب سیستم‌های توصیه‌گر: شخصی‌سازی تجربیات کاربر با یادگیری بدون نظارت

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 سیستم‌های توصیه‌گر: شخصی‌سازی تجربیات کاربر با یادگیری بدون نظارت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی
  • 2. جایگاه یادگیری نظارت‌نشده در توصیه‌گرها
  • 3. انواع داده‌های کاربر: تعاملات صریح و ضمنی
  • 4. ماتریس تعامل کاربر-آیتم و مفاهیم اسپارسیتی
  • 5. شباهت کسینوسی و همبستگی پیرسون در محاسبه شباهت
  • 6. هم‌فیلترینگ مبتنی بر کاربر
  • 7. هم‌فیلترینگ مبتنی بر آیتم
  • 8. پیش‌بینی امتیاز با رویکرد هم‌فیلترینگ
  • 9. مدل‌های فاکتور نهان و مفهوم Latent Factors
  • 10. تجزیه ماتریس و رویکرد SVD
  • 11. روش‌های بهینه‌سازی برای فاکتور نهان
  • 12. افزون‌بندی مدل‌های فاکتور نهان با Regularization
  • 13. خوشه‌بندی K-Means برای تقسیم‌بندی کاربران
  • 14. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی DBSCAN در توصیه‌گر
  • 15. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای کاهش ابعاد داده‌های تعاملی
  • 16. مدل‌های توزیع پنهان و یادگیری ویژگی‌های کاربر و آیتم
  • 17. خودرمزنگارها برای استخراج ویژگی در توصیه‌گر
  • 18. شبکه‌های عصبی خودرمزنگار در مدل‌سازی تعاملات
  • 19. یادگیری بدون نظارت برای تشخیص گروه‌های رفتاری کاربران
  • 20. شخصی‌سازی محتوا بر اساس خوشه‌بندی سلیقه
  • 21. روش‌های ترکیبی: یکپارچه‌سازی خوشه‌بندی با فیلترینگ
  • 22. توصیه مبتنی بر محتوا و تفاوت آن با رویکردهای نظارت‌نشده
  • 23. استخراج ویژگی از آیتم‌ها با یادگیری بدون نظارت
  • 24. بردارهای توزیعی کلمات و جاسازی‌های آیتم
  • 25. جاسازی کاربران و آیتم‌ها با رویکردهای نظارت‌نشده
  • 26. مدل‌سازی توالی تعاملات بدون برچسب
  • 27. خوشه‌بندی جلسات کاربری برای بهبود توصیه
  • 28. کشف گروه‌های آیتم مشابه از طریق خوشه‌بندی
  • 29. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی t-SNE و UMAP در تحلیل تعاملات
  • 30. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی برای سبد خرید کاربران
  • 31. تشخیص ناهنجاری در تعاملات برای پالایش داده
  • 32. استخراج الگوهای مکرر و قواعد انجمنی
  • 33. شناسایی سلیقه‌های پنهان با مدل‌های موضوعی
  • 34. تحلیل مؤلفه مستقل برای جداسازی عوامل پنهان سلیقه
  • 35. ترکیب یادگیری نظارت‌نشده با برچسب‌های کمکی
  • 36. طراحی خط لوله شخصی‌سازی مبتنی بر خوشه‌بندی
  • 37. معیارهای ارزیابی بدون برچسب: چرخش، سیلوئت و خلوص
  • 38. ارزیابی کیفیت خوشه‌ها در بستر توصیه
  • 39. روش‌های امتیازدهی سراسری با یادگیری بدون نظارت
  • 40. توصیه سرد و مشکل شروع سرد از منظر بدون نظارت
  • 41. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های بدون نظارت در توصیه‌گر
  • 42. مدل‌های ماتریسی برای داده‌های حجیم و اسپارس
  • 43. هندل کردن داده‌های گمشده و نویز در تعاملات
  • 44. شخصی‌سازی پویا با خوشه‌بندی آنلاین
  • 45. توصیه گروهی با خوشه‌بندی کاربران
  • 46. شخصی‌سازی نتایج جستجو با یادگیری بدون نظارت
  • 47. طراحی پیشنهادهای مبتنی بر جلسه با خوشه‌بندی ترتیبی
  • 48. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با خوشه‌بندی برای توصیه
  • 49. استفاده از جاسازی‌های زبانی در مدل‌های بدون نظارت توصیه‌گر
  • 50. کشف موضوعات داغ و سلیقه‌های نوظهور با خوشه‌بندی متن
  • 51. توصیه آیتم‌های جانبی بر اساس تحلیل رویدادهای هم‌رخداد
  • 52. خوشه‌بندی کاربران بر اساس تعاملات چندوجهی
  • 53. ترکیب خوشه‌بندی با روش‌های مبتنی بر حافظه
  • 54. مدل‌های احتمالی مخلوط گاوسی برای سلیقه کاربر
  • 55. روش‌های بیزی در یادگیری بدون نظارت برای توصیه
  • 56. بهبود غنای داده با تکنیک‌های افزونه‌سازی بدون برچسب
  • 57. استخراج سیگنال‌های پنهان از رفتار کاربر
  • 58. طراحی معیارهای فاصله مناسب برای داده‌های تعاملی
  • 59. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف و تشخیص اجتماع
  • 60. خوشه‌بندی گراف کاربر-آیتم
  • 61. جاسازی گره در گراف تعاملات با روش‌های بدون نظارت
  • 62. استفاده از الگوریتم PageRank برای شخصی‌سازی
  • 63. ترکیب تشخیص اجتماع با هم‌فیلترینگ
  • 64. روش‌های بدون نظارت برای حذف سوگیری در داده‌ها
  • 65. زمینه‌های کاربرد: شخصی‌سازی محتوا، تجارت الکترونیک و رسانه
  • 66. شخصی‌سازی اعلان‌ها و پیام‌ها بر اساس خوشه‌بندی رفتار
  • 67. بهبود تجربه کاربر با پیشنهادهای پویا و بدون برچسب
  • 68. طراحی آزمایش و ارزیابی آنلاین سیستم‌های بدون نظارت
  • 69. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در یادگیری بدون نظارت
  • 70. بهره‌برداری از مدل‌های زبانی بزرگ برای برچسب‌گذاری خودکار داده‌های ضمنی
  • 71. یک‌پارچه‌سازی بازخورد ضمنی در مدل‌های فاکتور نهان
  • 72. روش‌های Ensemble برای ترکیب خوشه‌بندی‌های مختلف
  • 73. مدل‌های توالی‌محور بدون نظارت برای توصیه ویدیو
  • 74. طراحی سبد پیشنهادی با خوشه‌بندی کالاها
  • 75. خوشه‌بندی متون نظرات کاربران برای بهبود توصیه
  • 76. شناسایی انگیزه‌های کاربران از داده‌های بدون برچسب
  • 77. پیاده‌سازی عملی مدل‌های بدون نظارت با کتابخانه‌های متن‌باز
  • 78. بهبود مداوم سیستم توصیه‌گر با بازخورد ضمنی و خوشه‌بندی مجدد

📚 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.