, ,

کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر فروش

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر فروش

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای فروش

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. سیاست، تابع ارزش
  • 5. روش‌های یادگیری RL (مدل‌مبنا، مدل‌نامبنا)
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 7. شبکه‌های عصبی عمیق در RL
  • 8. مقدمه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. انواع سیستم‌های توصیه‌گر (محتوامبنا، همکاری‌مبنا، ترکیبی)
  • 10. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 11. مقدمه یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. مفهوم عاملان مستقل
  • 13. مفهوم عاملان هماهنگ
  • 14. مفهوم عاملان رقیب
  • 15. چالش‌های MARL (غیرایستایی محیط، فضای حالت/عمل بزرگ)
  • 16. پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 17. چرا MARL برای سیستم‌های توصیه‌گر مناسب است؟
  • 18. نقش عاملان در سیستم توصیه‌گر
  • 19. انواع عاملان در سیستم توصیه‌گر (عامل کاربر، عامل آیتم، عامل پلتفرم)
  • 20. مدل‌سازی محیط توصیه‌گر به عنوان یک بازی چندعامله
  • 21. تعریف فضای حالت برای عاملان
  • 22. تعریف فضای عمل برای عاملان
  • 23. تعریف تابع پاداش برای عاملان
  • 24. طراحی پاداش‌های همکاری‌کننده
  • 25. طراحی پاداش‌های رقابتی
  • 26. طراحی پاداش‌های ترکیبی
  • 27. الگوریتم‌های پایه MARL
  • 28. تجزیه و تحلیل الگوریتم‌های مستقل Q-learning
  • 29. تجزیه و تحلیل الگوریتم‌های Independent Actor-Critic (IAC)
  • 30. تجزیه و تحلیل الگوریتم‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 31. تجزیه و تحلیل الگوریتم‌های Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 32. تجزیه و تحلیل الگوریتم‌های Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 33. پیاده‌سازی MARL برای توصیه‌گرهای همکاری‌کننده
  • 34. سناریوهای توصیه‌گر همکاری‌کننده
  • 35. مدل‌سازی عاملان کاربر و عاملان آیتم
  • 36. طراحی سیاست‌های همکاری‌کننده
  • 37. بهینه‌سازی پاداش‌های جمعی
  • 38. ارزیابی عملکرد سیستم توصیه‌گر همکاری‌کننده
  • 39. پیاده‌سازی MARL برای توصیه‌گرهای رقابتی
  • 40. سناریوهای توصیه‌گر رقابتی
  • 41. مدل‌سازی عاملان با اهداف متضاد
  • 42. طراحی سیاست‌های رقابتی
  • 43. مدیریت عدم قطعیت در محیط رقابتی
  • 44. ارزیابی عملکرد سیستم توصیه‌گر رقابتی
  • 45. پیاده‌سازی MARL برای توصیه‌گرهای ترکیبی
  • 46. سناریوهای توصیه‌گر ترکیبی
  • 47. ترکیب همکاری و رقابت
  • 48. مدل‌سازی عاملان با سطوح مختلف همکاری/رقابت
  • 49. طراحی سیاست‌های انعطاف‌پذیر
  • 50. ارزیابی عملکرد سیستم توصیه‌گر ترکیبی
  • 51. مدل‌سازی پیشرفته عاملان در سیستم توصیه‌گر
  • 52. عاملان یادگیرنده از تاریخچه تعاملات
  • 53. عاملان با حافظه بلندمدت (RNN, LSTM, Transformer)
  • 54. عاملان با درک اجتماعی (Social Intelligence)
  • 55. عاملان با توانایی توضیح (Explainable AI)
  • 56. مدل‌سازی پیشرفته محیط در سیستم توصیه‌گر
  • 57. محیط‌های پویا و تغییرپذیر
  • 58. محیط‌های با عدم قطعیت بالا
  • 59. محیط‌های با ابعاد بزرگ
  • 60. محیط‌های با تعاملات پیچیده
  • 61. ملاحظات پیاده‌سازی
  • 62. انتخاب الگوریتم MARL مناسب
  • 63. طراحی معماری شبکه عصبی عاملان
  • 64. تنظیم هایپرپارامترها
  • 65. مدیریت داده‌ها و جمع‌آوری پاداش
  • 66. شبیه‌سازی محیط توصیه‌گر
  • 67. مراحل شبیه‌سازی
  • 68. تولید داده‌های مصنوعی
  • 69. شبیه‌سازی تعاملات کاربر-سیستم
  • 70. ارزیابی عملکرد در محیط شبیه‌سازی شده
  • 71. ارزیابی در دنیای واقعی
  • 72. طراحی آزمون A/B
  • 73. جمع‌آوری بازخورد کاربر
  • 74. متریک‌های ارزیابی سیستم توصیه‌گر
  • 75. متریک‌های دقت (Precision, Recall, F1-score)
  • 76. متریک‌های رضایت کاربر (CTR, Conversion Rate)
  • 77. متریک‌های تنوع و تازگی
  • 78. متریک‌های کارایی (Latency, Throughput)
  • 79. متریک‌های خاص MARL
  • 80. متریک‌های همکاری (Cooperation Score)
  • 81. متریک‌های رقابت (Competition Score)
  • 82. متریک‌های پایداری سیاست (Policy Stability)
  • 83. مطالعات موردی
  • 84. پیاده‌سازی MARL در توصیه‌گرهای فیلم
  • 85. پیاده‌سازی MARL در توصیه‌گرهای موسیقی
  • 86. پیاده‌سازی MARL در توصیه‌گرهای محصولات فروشگاهی
  • 87. پیاده‌سازی MARL در توصیه‌گرهای خبری
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 89. مقیاس‌پذیری
  • 90. امنیت و حریم خصوصی
  • 91. تفسیرپذیری نتایج
  • 92. پایداری سیستم در طول زمان
  • 93. آینده MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده‌تر
  • 95. توصیه‌گرهای تعاملی
  • 96. توصیه‌گرهای اخلاقی
  • 97. توصیه‌گرهای خود-بهبود یابنده
  • 98. مباحث پیشرفته
  • 99. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات
  • 100. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات صریح

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر فروش”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا