کتاب توسعه مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی نرخ واکنش به پیام‌های بازاریابی خرده‌فروشی
, ,

کتاب توسعه مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی نرخ واکنش به پیام‌های بازاریابی خرده‌فروشی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027488 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 توسعه مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی نرخ واکنش به پیام‌های بازاریابی خرده‌فروشی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات بازاریابی در صنعت خرده‌فروشی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. اصول یادگیری تقویتی
  • 4. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 5. مزایای یادگیری تقویتی
  • 6. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله
  • 8. عوامل در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 9. محیط در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 10. اهداف و پاداش ها در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 11. استراتژی ها در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 12. فضاهای حالت و عمل در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 13. مدل های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 14. یادگیری تقویتی چند عامله بدون مدل
  • 15. یادگیری تقویتی چند عامله مبتنی بر مدل
  • 16. الگوریتم های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 17. Q-learning در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 18. Deep Q-Networks (DQN) در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 19. Policy Gradient methods در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 20. Actor-Critic methods در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 21. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 22. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 23. Multi-Agent Soft Actor-Critic (MASAC)
  • 24. مدل های یادگیری تقویتی چند عامله برای پیش بینی نرخ واکنش
  • 25. اهمیت پیش بینی نرخ واکنش به پیام های بازاریابی
  • 26. چالش های پیش بینی نرخ واکنش
  • 27. نقش یادگیری تقویتی چند عامله در پیش بینی نرخ واکنش
  • 28. مدل سازی عوامل بازاریابی به عنوان عامل
  • 29. مدل سازی مشتریان به عنوان عامل
  • 30. مدل سازی محیط بازاریابی به عنوان محیط
  • 31. تعریف فضای حالت برای پیام های بازاریابی
  • 32. تعریف فضای عمل برای پیام های بازاریابی
  • 33. تعریف تابع پاداش برای نرخ واکنش
  • 34. طراحی سیستم پاداش برای بهینه سازی نرخ واکنش
  • 35. استراتژی های پیام رسانی پویا
  • 36. شخصی سازی پیام های بازاریابی
  • 37. زمان بندی بهینه ارسال پیام
  • 38. تخصیص بهینه بودجه بازاریابی
  • 39. پیش بینی پاسخ مشتری به پیام های مختلف
  • 40. پیش بینی نرخ کلیک (CTR)
  • 41. پیش بینی نرخ تبدیل (CVR)
  • 42. پیش بینی نرخ لغو اشتراک
  • 43. پیش بینی نرخ تعامل
  • 44. مدل سازی تعاملات بین عوامل
  • 45. همکاری بین عوامل بازاریابی
  • 46. رقابت بین عوامل بازاریابی
  • 47. تاثیر عوامل خارجی بر نرخ واکنش
  • 48. مدل سازی داده های بازاریابی خرده فروشی
  • 49. جمع آوری و پیش پردازش داده های بازاریابی
  • 50. ویژگی های مشتریان
  • 51. ویژگی های پیام های بازاریابی
  • 52. ویژگی های کانال های بازاریابی
  • 53. ویژگی های زمان و مکان
  • 54. اهمیت داده های تاریخی
  • 55. انتخاب ویژگی های مناسب
  • 56. مهندسی ویژگی برای مدل های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 57. پیاده سازی الگوریتم های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 58. انتخاب معماری شبکه عصبی
  • 59. تنظیم ابرپارامترها
  • 60. آموزش مدل ها
  • 61. ارزیابی مدل ها
  • 62. معیارهای ارزیابی مدل های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 63. نرخ واکنش پیش بینی شده
  • 64. دقت پیش بینی
  • 65. کارایی الگوریتم
  • 66. قابلیت تعمیم مدل
  • 67. مقایسه با روش های سنتی
  • 68. مطالعات موردی در خرده فروشی
  • 69. پیاده سازی در کمپین های بازاریابی ایمیلی
  • 70. پیاده سازی در تبلیغات رسانه های اجتماعی
  • 71. پیاده سازی در پیشنهادات شخصی سازی شده
  • 72. پیاده سازی در برنامه های وفاداری مشتری
  • 73. چالش های پیاده سازی در دنیای واقعی
  • 74. مقیاس پذیری مدل ها
  • 75. تفسیرپذیری مدل ها
  • 76. پایداری و قابلیت اطمینان مدل ها
  • 77. جنبه های اخلاقی و حریم خصوصی
  • 78. تاثیر بر رفتار مشتری
  • 79. سوگیری در داده ها و مدل ها
  • 80. حفظ حریم خصوصی داده های مشتری
  • 81. توسعه مدل های یادگیری تقویتی چند عامله پیشرفته
  • 82. یادگیری تقویتی چند عامله با قابلیت توضیح (XAI-MARL)
  • 83. یادگیری تقویتی چند عامله با قابلیت یادگیری از بازخورد انسانی (RLHF-MARL)
  • 84. یادگیری تقویتی چند عامله با قابلیت یادگیری از طریق شبیه سازی (Simulation-based MARL)
  • 85. یادگیری تقویتی چند عامله با قابلیت یادگیری مداوم (Continual Learning MARL)
  • 86. یادگیری تقویتی چند عامله با قابلیت یادگیری انتقالی (Transfer Learning MARL)
  • 87. یادگیری تقویتی چند عامله برای مدیریت موجودی
  • 88. یادگیری تقویتی چند عامله برای قیمت گذاری پویا
  • 89. یادگیری تقویتی چند عامله برای بهینه سازی زنجیره تامین
  • 90. آینده یادگیری تقویتی چند عامله در بازاریابی خرده فروشی
  • 91. روندهای نوظهور
  • 92. پیشنهادات برای تحقیقات آینده
  • 93. نتیجه گیری
  • 94. خلاصه یافته ها
  • 95. توصیه های عملی
  • 96. مراجع
  • 97. واژه نامه اصطلاحات

📚 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 توسعه مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی نرخ واکنش به پیام‌های بازاریابی خرده‌فروشی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا