, ,

کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر بازاریابی

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 بازاریابی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت بازاریابی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه ای بر سیستم های توصیه‌گر
  • 3. انواع سیستم های توصیه‌گر
  • 4. محدودیت های سیستم های توصیه‌گر سنتی
  • 5. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 6. مبانی یادگیری تقویتی
  • 7. عناصر اصلی RL: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 8. هدف RL: حداکثر کردن پاداش تجمعی
  • 9. انواع یادگیری تقویتی: یادگیری مبتنی بر مدل، یادگیری بدون مدل
  • 10. الگوریتم های یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-learning، SARSA
  • 11. الگوریتم های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 12. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 14. چالش های MARL: وابستگی متقابل عامل ها، پویایی محیط
  • 15. مفاهیم کلیدی در MARL: بازی ها، استراتژی ها، تعادل نش
  • 16. انواع MARL: همکاری، رقابت، ترکیبی
  • 17. کاربرد MARL در سیستم های توصیه‌گر
  • 18. چرا MARL برای سیستم های توصیه‌گر مفید است؟
  • 19. مزایای استفاده از MARL در سیستم های توصیه‌گر
  • 20. چالش های خاص MARL در سیستم های توصیه‌گر
  • 21. طراحی سیستم توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 22. تعریف عامل ها در سیستم توصیه‌گر
  • 23. انواع عامل ها: عامل کاربر، عامل آیتم، عامل پلتفرم
  • 24. تعریف محیط در سیستم توصیه‌گر
  • 25. محیط تعاملی بین عامل ها
  • 26. تعریف حالت در سیستم توصیه‌گر
  • 27. ویژگی های حالت: تاریخچه تعاملات، ویژگی های کاربر، ویژگی های آیتم
  • 28. تعریف عمل در سیستم توصیه‌گر
  • 29. انواع عمل: پیشنهاد آیتم، تنظیم پارامترهای توصیه‌گر، تعامل با کاربر
  • 30. تعریف پاداش در سیستم توصیه‌گر
  • 31. انواع پاداش: کلیک، خرید، امتیازدهی، زمان صرف شده
  • 32. طراحی تابع پاداش برای حداکثر کردن اهداف بازاریابی
  • 33. تنظیمات اولیه و هایپرپارامترها در MARL
  • 34. الگوریتم های MARL مناسب برای سیستم های توصیه‌گر
  • 35. مرور الگوریتم های MARL پایه
  • 36. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 37. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 38. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 39. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 40. VDN: Value-Decomposition Networks for Cooperative Multi-Agent Learning
  • 41. اتصال الگوریتم های MARL به معماری سیستم توصیه‌گر
  • 42. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس نوع تعامل عامل ها
  • 43. پیاده‌سازی MARL در سیستم توصیه‌گر
  • 44. انتخاب فریمورک MARL (مانند PettingZoo, RLlib, PyMARL)
  • 45. ساخت محیط شبیه سازی شده سیستم توصیه‌گر
  • 46. پیاده‌سازی عامل ها با استفاده از شبکه های عصبی عمیق
  • 47. آموزش عامل ها در محیط شبیه سازی شده
  • 48. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 49. تنظیم و بهینه سازی پارامترهای آموزش
  • 50. مدیریت داده های آموزشی و شبیه سازی
  • 51. ارزیابی و اندازه گیری عملکرد سیستم توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 52. معیارهای ارزیابی سیستم های توصیه‌گر
  • 53. Precision, Recall, F1-score
  • 54. Mean Average Precision (MAP)
  • 55. Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG)
  • 56. معیارهای ارزیابی MARL
  • 57. پاداش تجمعی عامل ها
  • 58. نرخ موفقیت عامل ها
  • 59. پایداری استراتژی ها
  • 60. مقایسه با سیستم های توصیه‌گر سنتی
  • 61. مقایسه با سیستم های توصیه‌گر مبتنی بر RL تک عامله
  • 62. تحلیل حساسیت به پارامترهای مختلف
  • 63. بهبود و توسعه سیستم توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 64. تکنیک های اکتشاف و بهره برداری در MARL
  • 65. استفاده از حافظه بازپخش (Replay Buffer) در MARL
  • 66. مدیریت عامل های جدید و پویا
  • 67. تکنیک های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 68. یادگیری از تجربیات گذشته
  • 69. تکنیک های یادگیری جمعی (Ensemble Learning) برای عامل ها
  • 70. بهینه سازی تابع پاداش برای اهداف پیچیده تر بازاریابی
  • 71. کاربردهای پیشرفته MARL در سیستم های توصیه‌گر
  • 72. توصیه شخصی سازی شده در زمان واقعی
  • 73. توصیه های پویا و تطبیقی
  • 74. مدیریت سبد محصولات و موجودی با استفاده از MARL
  • 75. طراحی کمپین های بازاریابی با استفاده از MARL
  • 76. بهینه سازی قیمت گذاری با عامل های توصیه‌گر
  • 77. پیشگیری از رفتارهای نامطلوب (مانند توصیه اقلام نامرتبط)
  • 78. مدل سازی رفتار مشتری و پیش بینی نیازهای آینده
  • 79. چالش ها و آینده MARL در سیستم های توصیه‌گر
  • 80. چالش های مقیاس پذیری در سیستم های بزرگ
  • 81. چالش های تفسیرپذیری مدل های MARL
  • 82. چالش های امنیت و حریم خصوصی در MARL
  • 83. چالش های اخلاقی در استفاده از MARL
  • 84. روندهای تحقیقاتی آینده در MARL برای سیستم های توصیه‌گر
  • 85. همکاری با هوش مصنوعی مولد
  • 86. توسعه الگوریتم های MARL کارآمدتر
  • 87. ادغام با دیگر تکنیک های یادگیری ماشین
  • 88. مطالعات موردی و مثال های عملی
  • 89. جمع بندی و نتیجه گیری
  • 90. مرور کلی بر سیستم های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 91. نکات کلیدی و درس آموخته ها
  • 92. مسیرهای پیش رو برای توسعه و پیاده سازی
  • 93. منابع و مراجع کلیدی
  • 94. پیشنهادات برای مطالعه بیشتر

📚 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 بازاریابی”

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

پیمایش به بالا