کتاب پیش‌بینی احتمالی و چندافقه فروش در خرده‌فروشی با مدل Temporal Fusion Transformer (TFT)
, ,

کتاب پیش‌بینی احتمالی و چندافقه فروش در خرده‌فروشی با مدل Temporal Fusion Transformer (TFT)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010232 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 پیش‌بینی احتمالی و چندافقه فروش در خرده‌فروشی با مدل Temporal Fusion Transformer (TFT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پیش‌بینی
  • 2. مروری بر سری‌های زمانی و مفاهیم کلیدی
  • 3. انواع سری‌های زمانی: ایستاده، ناایستا، فصلی
  • 4. تجزیه سری‌های زمانی: روند، فصل، باقیمانده
  • 5. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 6. روش‌های سنتی پیش‌بینی: میانگین متحرک، هموارسازی نمایی
  • 7. مدل‌های ARIMA و خانواده آنها: ARIMA, SARIMA, ARIMAX
  • 8. محدودیت‌های روش‌های سنتی در پیش‌بینی پیچیده
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع آن: LSTM, GRU
  • 11. معرفی چالش‌های پیش‌بینی چندافقه (Multi-Horizon)
  • 12. نیاز به مدل‌های پیشرفته برای پیش‌بینی احتمالی
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل Temporal Fusion Transformer (TFT)
  • 14. معماری کلی TFT: اجزا و عملکرد
  • 15. بررسی مقاله "Temporal Fusion Transformer for Multi-Horizon Probabilistic Forecasting of Weekly Retail Sales"
  • 16. داده‌های خرده‌فروشی و ویژگی‌های خاص آنها
  • 17. چالش‌های پیش‌بینی فروش هفتگی در خرده‌فروشی
  • 18. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل TFT
  • 19. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در داده‌های خرده‌فروشی
  • 20. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 21. رسیدگی به داده‌های گمشده و پرت
  • 22. تبدیل داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل
  • 23. درک عمیق‌تر معماری TFT: ورودی‌ها و خروجی‌ها
  • 24. معرفی لایه‌های توجه (Attention) و نقش آنها در TFT
  • 25. مکانیزم انتخاب متغیر (Variable Selection) در TFT
  • 26. انکودر زمانی (Temporal Encoder) در TFT
  • 27. استفاده از اجزای شناخته‌شده (Known Inputs) و ناشناخته (Unknown Inputs)
  • 28. بررسی نقش متغیرهای استاتیک (Static Covariates)
  • 29. معرفی Quantile Regression برای پیش‌بینی احتمالی
  • 30. محاسبه توزیع احتمالی فروش با استفاده از TFT
  • 31. تنظیم پارامترهای TFT: بهینه‌سازی و رگولاریزاسیون
  • 32. تکنیک‌های رگولاریزاسیون برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 33. بهینه‌سازی تابع هدف Quantile Loss
  • 34. انتخاب معیار ارزیابی مناسب برای پیش‌بینی احتمالی
  • 35. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی احتمالی: CRPS, Pinball Loss
  • 36. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی چندافقه: RMSE, MAE
  • 37. پیاده‌سازی TFT در Python با استفاده از کتابخانه PyTorch
  • 38. آماده‌سازی محیط توسعه و نصب کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 39. بارگیری و بررسی مجموعه داده فروش خرده‌فروشی
  • 40. ایجاد دیتاست و دیتالودر برای TFT
  • 41. تعریف مدل TFT در PyTorch
  • 42. پیاده‌سازی لایه‌های توجه و مکانیزم انتخاب متغیر
  • 43. آموزش مدل TFT با استفاده از داده‌های خرده‌فروشی
  • 44. تنظیم هایپرمترها و بهینه‌سازی فرآیند آموزش
  • 45. مانیتورینگ فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 46. ارزیابی عملکرد مدل TFT بر روی داده‌های آزمون
  • 47. محاسبه معیارهای ارزیابی پیش‌بینی احتمالی و چندافقه
  • 48. تجزیه و تحلیل نتایج پیش‌بینی TFT
  • 49. مقایسه عملکرد TFT با مدل‌های سنتی و یادگیری عمیق دیگر
  • 50. تصویرسازی نتایج پیش‌بینی و توزیع احتمالی
  • 51. بررسی نقاط قوت و ضعف TFT در پیش‌بینی فروش خرده‌فروشی
  • 52. بهبود عملکرد TFT: روش‌ها و تکنیک‌ها
  • 53. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 54. بهینه‌سازی معماری TFT برای داده‌های خاص خرده‌فروشی
  • 55. استفاده از داده‌های خارجی (External Data) برای بهبود پیش‌بینی
  • 56. تفسیرپذیری مدل TFT: درک اهمیت ویژگی‌ها
  • 57. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 58. بررسی اهمیت متغیرها با استفاده از مکانیزم انتخاب متغیر
  • 59. ارائه گزارش و داشبوردهای پیش‌بینی فروش
  • 60. استفاده از ابزارهای تجسم داده برای ارائه نتایج
  • 61. استقرار مدل TFT در محیط عملیاتی (Deployment)
  • 62. استفاده از API برای دسترسی به پیش‌بینی‌های مدل
  • 63. مانیتورینگ و نگهداری مدل TFT در طول زمان
  • 64. رسیدگی به تغییرات در داده‌ها و بازآموزی مدل
  • 65. مثال‌های عملی از کاربرد TFT در خرده‌فروشی
  • 66. پیش‌بینی فروش برای دسته‌های مختلف محصولات
  • 67. بهینه‌سازی موجودی با استفاده از پیش‌بینی‌های TFT
  • 68. برنامه‌ریزی منابع انسانی با استفاده از پیش‌بینی فروش
  • 69. پیش‌بینی تاثیر تبلیغات و تخفیف‌ها بر فروش
  • 70. بررسی سناریوهای مختلف فروش با استفاده از پیش‌بینی احتمالی
  • 71. ادغام TFT با سایر سیستم‌های خرده‌فروشی
  • 72. استفاده از TFT برای پیش‌بینی زنجیره تامین
  • 73. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی TFT در مقیاس بزرگ
  • 74. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در پیش‌بینی فروش
  • 75. جنبه‌های اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در خرده‌فروشی
  • 76. آینده پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 77. ترندهای جدید در پیش‌بینی فروش خرده‌فروشی
  • 78. معرفی مدل‌های پیشرفته‌تر از TFT برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 79. تحقیق و توسعه در زمینه پیش‌بینی احتمالی و چندافقه
  • 80. استفاده از داده‌های غیرساخت‌یافته (Unstructured Data) در پیش‌بینی
  • 81. بررسی تاثیر عوامل خارجی (External Factors) بر فروش
  • 82. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی تقاضا (Demand Forecasting)
  • 83. ارتباط پیش‌بینی فروش با پیش‌بینی تقاضا
  • 84. استفاده از مدل‌های مختلف برای پیش‌بینی تقاضا
  • 85. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با استفاده از پیش‌بینی فروش
  • 86. تاثیر قیمت بر تقاضا و فروش
  • 87. استراتژی‌های قیمت‌گذاری بر اساس پیش‌بینی فروش
  • 88. پیش‌بینی فروش در شرایط عدم قطعیت (Uncertainty)
  • 89. مدیریت ریسک در پیش‌بینی فروش
  • 90. استفاده از سناریوهای مختلف برای پیش‌بینی
  • 91. بررسی موردی: پیش‌بینی فروش در یک فروشگاه زنجیره‌ای بزرگ
  • 92. بررسی موردی: پیش‌بینی فروش آنلاین در یک پلتفرم تجارت الکترونیک
  • 93. بررسی موردی: پیش‌بینی فروش در یک فروشگاه فصلی
  • 94. محدودیت‌های دوره و زمینه‌های تحقیقاتی بیشتر
  • 95. منابع و مراجع برای مطالعه بیشتر در زمینه TFT و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 96. نکات و ترفندهای عملی برای پیاده‌سازی موفق TFT
  • 97. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
  • 98. آزمون پایانی و ارزیابی دانشجو
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره آموزشی
  • 100. تبریک و ارائه گواهی پایان دوره

📚 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 پیش‌بینی احتمالی و چندافقه فروش در خرده‌فروشی با مدل Temporal Fusion Transformer (TFT)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا