کتاب تجزیه ماتریس و روش‌های کم‌رتبه برای پیشنهاد محتوا

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 تجزیه ماتریس و روش‌های کم‌رتبه برای پیشنهاد محتوا

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Recommendation System Algorithms

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر و تجزیه ماتریس
  • 2. ماتریس‌های پراکنده و چالش‌های آن‌ها
  • 3. مفاهیم پایه جبر خطی برای تجزیه ماتریس
  • 4. تجزیه مقدار منفرد (SVD): اصول و کاربردها
  • 5. محاسبه SVD: روش‌ها و الگوریتم‌ها
  • 6. کاربرد SVD در کاهش ابعاد داده‌ها
  • 7. روش‌های کم‌رتبه: معرفی و دسته‌بندی
  • 8. روش‌های مبتنی بر تجزیه ماتریس: PCA و NMF
  • 9. تجزیه مقادیر ویژه (EVD) و کاربرد آن در توصیه‌گرها
  • 10. روش‌های مبتنی بر همسایگی: Collaborative Filtering
  • 11. Collaborative Filtering مبتنی بر کاربر (User-Based)
  • 12. Collaborative Filtering مبتنی بر آیتم (Item-Based)
  • 13. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر: معیارهای رایج
  • 14. ماتریس‌های بازخورد صریح (Explicit Feedback)
  • 15. ماتریس‌های بازخورد ضمنی (Implicit Feedback)
  • 16. مدل‌های ماتریسی برای بازخورد صریح
  • 17. مدل‌های ماتریسی برای بازخورد ضمنی
  • 18. روش‌های احتمالی ماتریسی (Probabilistic Matrix Factorization)
  • 19. بهینه‌سازی توابع هدف در تجزیه ماتریس
  • 20. روش‌های گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 21. روش‌های نیوتون (Newton's Method)
  • 22. کاربرد SVD در فیلترینگ محتوا (Content-Based Filtering)
  • 23. ترکیب فیلترینگ محتوا و Collaborative Filtering
  • 24. روش‌های کم‌رتبه برای داده‌های متنی
  • 25. تجزیه ماتریس و سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
  • 26. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی تجزیه ماتریس
  • 27. بهینه‌سازی عملکرد توصیه‌گرها با استفاده از SVD
  • 28. کاربرد SVD در پیشنهاد فیلم و موسیقی
  • 29. کاربرد SVD در پیشنهاد محصول
  • 30. کاربرد SVD در پیشنهاد اخبار
  • 31. روش‌های پیشرفته تجزیه ماتریس: Non-negative Matrix Factorization (NMF)
  • 32. NMF: اصول، الگوریتم‌ها و کاربردها
  • 33. مقایسه SVD و NMF
  • 34. کاربرد NMF در خوشه‌بندی (Clustering)
  • 35. روش‌های کم‌رتبه برای داده‌های چندوجهی (Multiview Data)
  • 36. تکنیک‌های Regularization در تجزیه ماتریس
  • 37. انتخاب ابعاد کم‌رتبه مناسب
  • 38. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های تجزیه ماتریس
  • 39. مدل‌های Bayesian Matrix Factorization
  • 40. تکنیک‌های افزایش دقت (Accuracy) در توصیه‌گرها
  • 41. روش‌های Hybrid Recommendation Systems
  • 42. پردازش موازی (Parallel Processing) در تجزیه ماتریس
  • 43. استفاده از Spark برای تجزیه ماتریس
  • 44. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر تجزیه ماتریس در پایتون
  • 45. کار با کتابخانه‌های Scikit-learn و Surprise

📚 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.