کتاب پیش‌بینی شاخص‌های عملکرد هتل‌ها با استفاده از LSTM: یک تحلیل مقایسه‌ای بین‌شهری در بازارهای جهانی
, ,

کتاب پیش‌بینی شاخص‌های عملکرد هتل‌ها با استفاده از LSTM: یک تحلیل مقایسه‌ای بین‌شهری در بازارهای جهانی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000019034 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 شاخص‌های عملکرد هتل‌ها با استفاده از LSTM: یک تحلیل مقایسه‌ای بین‌شهری در بازارهای جهانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده در صنعت گردشگری و هتل‌داری

موضوع میانی: پیش‌بینی شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) هتل‌ها با استفاده از یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر صنعت گردشگری و هتل‌داری در عصر داده
  • 2. اهمیت داده‌ها و تحلیل هوشمند در مدیریت هتل
  • 3. شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) در صنعت هتل‌داری: تعریف و اهمیت
  • 4. انواع KPIs در هتل‌ها (مثلاً نرخ اشغال، ADR، RevPAR)
  • 5. چرا پیش‌بینی KPIs برای هتل‌ها حیاتی است؟
  • 6. چالش‌های پیش‌بینی در صنعت هتل‌داری
  • 7. نقش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در تحول این صنعت
  • 8. معرفی دوره: پیش‌بینی KPIs با LSTM در بازارهای جهانی
  • 9. مروری بر مقاله الهام‌بخش و یافته‌های کلیدی آن
  • 10. اهداف و ساختار کلی دوره
  • 11. انواع داده‌ها در صنعت هتل‌داری (عددی، متنی، زمانی)
  • 12. منابع داده‌های هتل‌داری: داخلی و خارجی
  • 13. جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
  • 14. بررسی و کاوش داده‌ها (EDA) برای داده‌های هتل
  • 15. شناسایی داده‌های از دست رفته و روش‌های برخورد با آن‌ها
  • 16. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 17. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 18. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های هتل
  • 19. ایجاد ویژگی‌های زمانی: روز هفته، ماه، فصل، تعطیلات
  • 20. ویژگی‌های مرتبط با رویدادها و فصلی بودن
  • 21. ویژگی‌های رقابتی و اقتصادی کلان
  • 22. نقش داده‌های جغرافیایی در تحلیل هتل‌داری
  • 23. آماده‌سازی مجموعه داده نهایی برای مدل‌سازی
  • 24. ابزارهای پرکاربرد برای آماده‌سازی داده‌ها (Pandas, NumPy)
  • 25. بصری‌سازی داده‌های هتل‌داری برای درک عمیق‌تر
  • 26. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 27. یادگیری با نظارت (Supervised Learning) در پیش‌بینی
  • 28. رگرسیون: قلب پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • 29. چالش‌های مدل‌های سنتی در پیش‌بینی سری‌های زمانی پیچیده
  • 30. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 31. نورون‌های مصنوعی و نحوه کار آن‌ها
  • 32. لایه‌ها و ساختار شبکه‌های عصبی
  • 33. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
  • 34. آموزش شبکه‌های عصبی: انتشار به عقب (Backpropagation)
  • 35. گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و بهینه‌سازها
  • 36. معرفی یادگیری عمیق: چرا "عمیق"؟
  • 37. مزایای یادگیری عمیق برای داده‌های پیچیده
  • 38. سخت‌افزار مورد نیاز برای یادگیری عمیق (GPU)
  • 39. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, Keras, PyTorch)
  • 40. مروری بر کاربردهای یادگیری عمیق در صنایع مختلف
  • 41. تعریف و ویژگی‌های سری‌های زمانی
  • 42. اجزای سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، نویز
  • 43. مفهوم ایستایی (Stationarity) در سری‌های زمانی
  • 44. آزمون‌های ایستایی: Dickey-Fuller و KPSS
  • 45. تکنیک‌های تبدیل برای دستیابی به ایستایی
  • 46. تابع خودهمبستگی (ACF) و خودهمبستگی جزئی (PACF)
  • 47. پیش‌بینی با میانگین متحرک ساده و نمایی
  • 48. مدل‌های ARIMA و SARIMA برای سری‌های زمانی
  • 49. محدودیت‌های مدل‌های سنتی در برابر پیچیدگی داده‌های هتل‌داری
  • 50. مقایسه مدل‌های سنتی و یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
  • 51. تحلیل فصلی بودن و چرخه در داده‌های هتل
  • 52. پیش‌بینی کوتاه‌مدت در مقابل بلندمدت
  • 53. ساختار داده‌های سری زمانی برای مدل‌های ML/DL
  • 54. تقسیم‌بندی داده‌های سری زمانی به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 55. مفهوم Lag و ایجاد ویژگی‌های lagged
  • 56. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 57. معماری RNN و نحوه پردازش توالی‌ها
  • 58. مشکل ناپدید شدن/منفجر شدن گرادیان در RNN
  • 59. معرفی LSTM: حل مشکلات حافظه بلندمدت
  • 60. سلول LSTM و گیت‌های آن (ورودی، فراموشی، خروجی)
  • 61. مکانیزم حافظه در LSTM: چرا بهتر عمل می‌کند؟
  • 62. تفاوت‌های LSTM و GRU (Gated Recurrent Unit)
  • 63. پیاده‌سازی لایه‌های LSTM در Keras/TensorFlow
  • 64. لایه‌های Bi-directional LSTM برای بهبود عملکرد
  • 65. لایه‌های Stacked LSTM برای مدل‌های عمیق‌تر
  • 66. تنظیم هایپرپارامترهای LSTM (واحدها، نرخ انصراف، تعداد لایه‌ها)
  • 67. آموزش مدل‌های LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 68. مفهوم Sequence-to-Sequence و کاربرد آن در پیش‌بینی
  • 69. استفاده از LSTM برای پیش‌بینی تک‌گام و چندگام
  • 70. مزایای LSTM در مدل‌سازی وابستگی‌های پیچیده زمانی
  • 71. طراحی معماری مدل LSTM برای پیش‌بینی KPIs هتل
  • 72. آماده‌سازی داده‌ها به فرمت مناسب برای LSTM (3D Tensor)
  • 73. انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب (MAE, MSE, Huber)
  • 74. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer) مناسب (Adam, RMSprop)
  • 75. آموزش مدل: تنظیم تعداد اپوک‌ها و اندازه بچ
  • 76. کاهش بیش‌برازش (Overfitting) با تکنیک‌های Dropout و Early Stopping
  • 77. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 78. معیارهای ارزیابی: MAE (میانگین خطای مطلق)
  • 79. معیارهای ارزیابی: MSE/RMSE (میانگین مربع خطا/ریشه میانگین مربع خطا)
  • 80. معیارهای ارزیابی: MAPE (درصد میانگین خطای مطلق)
  • 81. مقایسه و انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی
  • 82. تحلیل باقی‌مانده‌ها (Residual Analysis) برای درک خطاهای مدل
  • 83. ترسیم پیش‌بینی‌های مدل در مقابل مقادیر واقعی
  • 84. اعتبارسنجی متقابل برای سری‌های زمانی (Time Series Cross-Validation)
  • 85. تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از GridSearchCV/RandomSearchCV
  • 86. رویکردهای تحلیل مقایسه‌ای بین‌شهری در پیش‌بینی KPIs
  • 87. چالش‌های مقایسه مدل‌ها در شهرهای مختلف (تفاوت در بازار، رویدادها)
  • 88. تطبیق مدل‌های LSTM برای بازارهای شهری متفاوت
  • 89. استخراج الگوهای مشترک و تفاوت‌ها در پیش‌بینی KPIs بین شهرها
  • 90. بررسی تأثیر ویژگی‌های خاص هر شهر بر دقت پیش‌بینی
  • 91. مدل‌های Ensemble: ترکیب چندین پیش‌بینی‌کننده LSTM
  • 92. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (LIME, SHAP)
  • 93. پیش‌بینی سری‌های زمانی چندگانه (Multivariate Time Series Forecasting)
  • 94. استفاده از LSTMهای کانولوشنی (ConvLSTM) برای داده‌های پیچیده‌تر
  • 95. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در محیط عملیاتی
  • 96. مطالعات موردی: پیش‌بینی واقعی KPIs هتل در شهرهای بزرگ
  • 97. محدودیت‌های مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 98. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های هتل‌داری
  • 99. روندهای آینده در هوش مصنوعی و تحلیل داده در هتل‌داری
  • 100. جمع‌بندی دوره و منابع برای ادامه یادگیری

📚 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 شاخص‌های عملکرد هتل‌ها با استفاده از LSTM: یک تحلیل مقایسه‌ای بین‌شهری در بازارهای جهانی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا