کتاب جامع یادگیری فعال برای کشف ترجیحات در سیستم‌های توصیه‌گر

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 جامع یادگیری فعال برای کشف ترجیحات در سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری فعال و کشف ترجیحات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر یادگیری ماشین و مفاهیم پایه
  • 2. مقدمه بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 3. تفاوت یادگیری فعال و نظارت‌شده سنتی
  • 4. مدل‌های ترجیحات کاربران: مفاهیم پایه
  • 5. نمایش ترجیحات: Utility functions، Ranking، Pairwise comparisons
  • 6. کشف ترجیحات: چالش‌ها و رویکردها
  • 7. استراتژی‌های پرسش‌گذاری (Query Strategies) در یادگیری فعال
  • 8. معیارهای عدم قطعیت: Entropy، Margin، Expected Model Change
  • 9. نمونه‌گیری مبتنی بر تنوع (Diversity-based Sampling)
  • 10. نمونه‌گیری مبتنی بر نماینده‌گری (Representativeness)
  • 11. ترکیب عدم قطعیت و تنوع (Hybrid Strategies)
  • 12. یادگیری فعال برای مدل‌های خطی ترجیحات
  • 13. یادگیری فعال برای مدل‌های احتمالی (Probabilistic Preference Models)
  • 14. یادگیری فعال برای مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی (Neural Preference Models)
  • 15. مدیریت برچسب‌گذاری پرهزینه و نویز
  • 16. یادگیری فعال در محیط‌های آنلاین و استریم داده
  • 17. یادگیری فعال برای سیستم‌های توصیه‌گر محتوایی
  • 18. یادگیری فعال برای سیستم‌های توصیه‌گر هم‌فریقی (Collaborative Filtering)
  • 19. یادگیری فعال در سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 20. ارزیابی کارایی: معیارهای Precision، Recall، NDCG، Regret
  • 21. تجزیه و تحلیل پیچیدگی محاسباتی و مقیاس‌پذیری
  • 22. تکنیک‌های تسریع: Mini-batch، Parallel Query Selection
  • 23. یادگیری فعال با بازخورد ضمنی (Implicit Feedback)
  • 24. یادگیری فعال با بازخورد صریح (Explicit Ratings، Comparisons)
  • 25. مدل‌سازی ترجیحات چندمعیاره (Multi-criteria Preference Modeling)
  • 26. یادگیری فعال برای ترجیحات سیاق‌محور (Context-aware)
  • 27. مدیریت تغییر ترجیحات در طول زمان (Concept Drift)
  • 28. یادگیری فعال در سناریوهای سرد (Cold-start) برای کاربران جدید
  • 29. یادگیری فعال برای آیتم‌های جدید (Item Cold-start)
  • 30. استفاده از متادیتا و ویژگی‌های جانبی در پرسش‌گذاری
  • 31. یادگیری فعال با محدودیت‌های بودجه (Budgeted Active Learning)
  • 32. استراتژی‌های پرسش‌گذاری تطبیقی (Adaptive Query Policies)
  • 33. یادگیری فعال در محیط‌های چندعامله (Multi-agent Preference Discovery)
  • 34. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فعال ترجیحات (Differential Privacy)
  • 35. یادگیری فعال با داده‌های ناقص و گمشده
  • 36. ارزیابی تجربی: دیتاست‌های مرجع (MovieLens، Last.fm، Amazon)
  • 37. طراحی آزمایش‌ها: Baselineها، Ablation Studies
  • 38. تحلیل حساسیت به پارامترهای یادگیری فعال
  • 39. پیاده‌سازی عملی با Python: کتابخانه‌های scikit-activate، libact، modAL
  • 40. پیاده‌سازی مدل‌های ترجیحات با PyTorch / TensorFlow
  • 41. یکپارچه‌سازی یادگیری فعال در خط لوله توصیه‌گر Production
  • 42. مانیتورینگ و بازآموزی مدل در محیط واقعی
  • 43. مطالعه موردی: نتفلیکس – بهبود توصیه با یادگیری فعال
  • 44. مطالعه موردی: اسپاتیفای – کشف ترجیحات موزیک
  • 45. مطالعه موردی: آمازون – توصیه محصول با بازخورد فعال
  • 46. چالش‌های اخلاقی و سوگیری در پرسش‌گذاری کاربران
  • 47. رویکردهای جدید: Meta-learning برای انتخاب استراتژی پرسش
  • 48. یادگیری فعال با تقویت یادگیری (Active Reinforcement Learning)
  • 49. یادگیری فعال در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف (Graph-based)
  • 50. استفاده از توضیحات زبان طبیعی برای غنی‌سازی ترجیحات
  • 51. یادگیری فعال برای ترجیحات گروهی (Group Recommendation)
  • 52. ارزیابی تجربه کاربری (User Experience) در سیستم‌های فعال
  • 53. بهینه‌سازی توابع سود (Utility) با یادگیری فعال
  • 54. یادگیری فعال در سیستم‌های تصمیم‌گیری پزشکی (Clinical Preference Discovery)
  • 55. یادگیری فعال برای سیستم‌های آموزش تطبیقی (Adaptive Education)
  • 56. مقایسه با روش‌های Passive Learning و Semi-supervised
  • 57. ابزارهای بصری‌سازی فرآیند یادگیری فعال
  • 58. مدیریت خطای برچسب‌گذاری و استراتژی‌های تصحیح
  • 59. یادگیری فعال با محدودیت‌های زمانی (Real-time Constraints)
  • 60. استقرار در بسترهای ابری: Kubernetes، Serverless
  • 61. تست A/B برای سنجش اثر یادگیری فعال بر نرخ تبدیل
  • 62. مستندسازی و reproducibility در پروژه‌های پژوهشی
  • 63. روندهای آینده: Large Language Models برای پیش‌بینی ترجیحات
  • 64. ترکیب یادگیری فعال با Few-shot Learning
  • 65. یادگیری فعال برای ترجیحات پویا در بازارهای مالی
  • 66. امنیت و مقابله با حملات Adversarial در پرسش‌گذاری
  • 67. بهترین شیوه‌های مهندسی داده برای خط لوله یادگیری فعال
  • 68. ارزیابی هزینه-فایده (Cost-Benefit Analysis) در پروژه‌های تجاری
  • 69. جمع‌بندی و نقشه‌راه یادگیری ادامه‌دار

📚 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.