کتاب استراتژی‌های نمونه‌گیری در مدل‌های رتبه‌بندی بیزی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 استراتژی‌های نمونه‌گیری در مدل‌های رتبه‌بندی بیزی

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مدل‌های رتبه‌بندی بیزی (Bayesian Ranking Models)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های رتبه‌بندی بیزی
  • 2. مبانی آمار بیزی و قضیه بیز
  • 3. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC)
  • 4. چرا MCMC در مدل‌های رتبه‌بندی بیزی؟
  • 5. مدل رتبه‌بندی ترجیحی (Preference Ranking Model)
  • 6. مدل رتبه‌بندی زوجی (Pairwise Ranking Model)
  • 7. مدل رتبه‌بندی لیست‌وار (Listwise Ranking Model)
  • 8. انتخاب مدل رتبه‌بندی مناسب
  • 9. تابع درست‌نمایی (Likelihood Function) در مدل‌های رتبه‌بندی
  • 10. تعریف توزیع‌های پیشین (Prior Distributions) برای پارامترها
  • 11. توزیع‌های پیشین مزدوج (Conjugate Priors) در رتبه‌بندی
  • 12. روش Metropolis-Hastings برای نمونه‌گیری از مدل‌های رتبه‌بندی
  • 13. روش Gibbs Sampling برای مدل‌های رتبه‌بندی
  • 14. روش Hamiltonian Monte Carlo (HMC) در رتبه‌بندی بیزی
  • 15. پیاده‌سازی HMC برای مدل‌های رتبه‌بندی
  • 16. بهینه‌سازی پارامترهای HMC
  • 17. تخمین پارامترهای مدل رتبه‌بندی با استفاده از MCMC
  • 18. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 19. معیارهای تشخیص همگرایی (R-hat, Effective Sample Size)
  • 20. تأثیر انتخاب توزیع پیشین بر نتایج رتبه‌بندی
  • 21. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی برای داده‌های ضمنی (Implicit Feedback)
  • 22. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی برای داده‌های صریح (Explicit Feedback)
  • 23. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی با اثرات تصادفی (Random Effects)
  • 24. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Bayesian Ranking Models)
  • 25. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی برای رتبه‌بندی آیتم‌های جدید (Cold Start Problem)
  • 26. استفاده از MCMC برای رتبه‌بندی شخصی‌سازی‌شده (Personalized Ranking)
  • 27. رتبه‌بندی بیزی با استفاده از Gaussian Processes
  • 28. رتبه‌بندی بیزی با استفاده از Variational Inference
  • 29. مقایسه MCMC و Variational Inference در رتبه‌بندی
  • 30. انتخاب طول زنجیره MCMC
  • 31. تنظیم اندازه گام (Step Size) در MCMC
  • 32. روش‌های کاهش همبستگی در زنجیره‌های MCMC
  • 33. استفاده از thinning در MCMC
  • 34. روش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 35. پیاده‌سازی MCMC در پایتون (PyMC3, Stan)
  • 36. پیاده‌سازی MCMC در R (rstan, JAGS)
  • 37. مدل‌های رتبه‌بندی بیزی برای داده‌های بزرگ (Large-Scale Ranking)
  • 38. استفاده از Stochastic Variational Inference (SVI)
  • 39. روش‌های تقریب MCMC برای سرعت بخشیدن به فرآیند
  • 40. تکنیک‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 41. مدل‌های بیزی برای رتبه‌بندی با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 42. مدل‌های بیزی برای رتبه‌بندی با داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 43. استفاده از مدل‌های بیزی برای رتبه‌بندی چند هدفه (Multi-Objective Ranking)
  • 44. ارزیابی مدل‌های رتبه‌بندی بیزی (NDCG, MAP)
  • 45. مقایسه مدل‌های رتبه‌بندی بیزی با روش‌های یادگیری ماشین سنتی
  • 46. تفسیر نتایج مدل‌های رتبه‌بندی بیزی
  • 47. کاربردهای مدل‌های رتبه‌بندی بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. توسعه مدل‌های رتبه‌بندی بیزی سفارشی

📚 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.