آشنایی پیشرفته با نمونه‌گیری تامپسون و کاربردهای آن در مسائل واقعی

در این جلسه به بررسی مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری تامپسون می‌پردازیم. با بهبود مدل‌ها و استفاده از توزیع‌های پیشرفته‌تر، یاد خواهیم گرفت که چگونه می‌توان از این تکنیک در بهینه‌سازی تبلیغات، سیستم‌های توصیه‌گر و آزمایش‌های A/B بهره برد. همچنین، ترکیب نمونه‌گیری تامپسون با یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی، به تحلیل و مقایسه عملکرد آن با روش‌های دیگر مانند UCB می‌پردازد. در انتها، به پیاده‌سازی‌های پیشرفته‌تر در پایتون و چالش‌ها و محدودیت‌های این روش خواهیم پرداخت. این جلسه ابزاری قدرتمند برای تقویت مهارت‌های شما در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فراهم می‌آورد.