, ,

کتاب یادگیری استراتژی‌های ریسک‌پذیری بهینه با MARL

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 یادگیری استراتژی‌های ریسک‌پذیری بهینه با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر ریسک پذیری و یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی RL: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. توابع ارزش و سیاست گذاری
  • 5. الگوریتم های RL پایه: Q-Learning، SARSA
  • 6. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 7. تفاوت های MARL با RL تک عاملی
  • 8. چالش های کلیدی در MARL: غیر ایستا بودن محیط، هماهنگی، رقابت، عدم قطعیت
  • 9. کاربرد MARL در استراتژی های ریسک پذیری
  • 10. تعریف ریسک پذیری در زمینه های مختلف
  • 11. مدل سازی ریسک پذیری
  • 12. مفاهیم آماری ریسک: واریانس، انحراف معیار، ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 13. تابعی مطلوبیت و ریسک پذیری
  • 14. ارتباط ریسک پذیری با تصمیم گیری
  • 15. انواع استراتژی های ریسک پذیری: محافظه کارانه، متعادل، تهاجمی
  • 16. مبانی نظری MARL برای ریسک پذیری
  • 17. مدل های عامل چند عاملی
  • 18. انواع تعاملات بین عوامل: همکاری، رقابت، مختلط
  • 19. معرفی چارچوب های MARL: Independent RL، Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 20. الگوریتم های MARL پایه: MADDPG، COMA، QMIX
  • 21. روش های مدل سازی محیط برای MARL
  • 22. سیستم های دینامیکی و مدل های احتمالی
  • 23. مدل های پنهان و مشاهده پذیر
  • 24. دینامیک های محیط مبتنی بر ریسک
  • 25. پیاده سازی MARL برای یادگیری استراتژی های ریسک پذیری
  • 26. انتخاب معماری شبکه عصبی برای عوامل
  • 27. تابع پاداش دهی مناسب برای ریسک پذیری
  • 28. طراحی فضای حالت و عمل
  • 29. آموزش عوامل در محیط های شبیه سازی شده
  • 30. تنظیم ابرپارامترها و بهینه سازی
  • 31. ارزیابی عملکرد عوامل در استراتژی های ریسک پذیری
  • 32. معیارهای ارزیابی: سودآوری، ریسک، نسبت شارپ، حداکثر افت
  • 33. مقایسه با روش های سنتی تصمیم گیری ریسک
  • 34. تحلیل حساسیت و پایداری استراتژی ها
  • 35. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری پویا
  • 36. تطبیق پذیری استراتژی ها با تغییرات محیط
  • 37. استفاده از حافظه در عوامل برای یادگیری بلندمدت
  • 38. تکنیک های اکتشاف و بهره برداری در MARL
  • 39. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری در محیط های پیچیده
  • 40. مدل سازی عدم قطعیت در محیط های ریسکی
  • 41. استفاده از تئوری بازی ها در MARL برای ریسک پذیری
  • 42. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری در حضور عوامل ناهمگن
  • 43. حسابداری ریسک در MARL
  • 44. مدیریت سبد سرمایه گذاری با MARL و ریسک پذیری
  • 45. معامله گری خودکار با استراتژی های ریسک پذیری
  • 46. مدیریت ریسک در رباتیک با MARL
  • 47. کنترل ربات ها در محیط های نامطمئن با ریسک پذیری
  • 48. شبکه های هوشمند و مدیریت ریسک با MARL
  • 49. مدیریت ترافیک با استراتژی های ریسک پذیری
  • 50. سیستم های توصیه گر مبتنی بر ریسک پذیری با MARL
  • 51. بازی های چند نفره و استراتژی های ریسک پذیری
  • 52. امنیت سایبری و یادگیری استراتژی های دفاعی ریسک پذیر
  • 53. مدیریت زنجیره تامین با رویکردهای ریسک پذیر
  • 54. تکنیک های پیشرفته در MARL برای ریسک پذیری
  • 55. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL برای ریسک پذیری
  • 56. یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر ترجیحات (Preference-based RL)
  • 57. یادگیری تقویتی با مدل (Model-based RL) در محیط های ریسکی
  • 58. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL برای ریسک پذیری
  • 59. استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) و بازگشتی (RNN)
  • 60. یادگیری عمیق تقویتی با توجه (Attention-based Deep RL)
  • 61. یادگیری تقویتی با عامل پنهان (Latent Variable RL)
  • 62. یادگیری تقویتی با استفاده از داده های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 63. یادگیری تقویتی با استفاده از شبیه سازی های واقع گرایانه
  • 64. تکنیک های کاهش ابعاد در MARL برای ریسک پذیری
  • 65. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی از طریق تقلید (Imitation RL)
  • 66. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی بدون ناظر (Unsupervised RL)
  • 67. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی نیمه ناظر (Semi-supervised RL)
  • 68. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مصنوعی (Artificial Reward Shaping)
  • 69. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر هدف (Goal-conditioned RL)
  • 70. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر عدم قطعیت (Uncertainty-aware RL)
  • 71. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر مقایسه (Comparison-based RL)
  • 72. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر تنوع (Diversity-based RL)
  • 73. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر خلاقیت (Creativity-based RL)
  • 74. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر کنجکاوی (Curiosity-driven RL)
  • 75. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر اکتشاف (Exploration-based RL)
  • 76. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر پیشرفت (Progress-based RL)
  • 77. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر همکاری (Cooperative RL)
  • 78. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مبتنی بر رقابت (Competitive RL)
  • 79. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری با استفاده از یادگیری تقویتی با پاداش دهی مختلط (Mixed RL)
  • 80. یادگیری استراتژی های ریسک پذیری در محیط های واقعی
  • 81. چالش های پیاده سازی MARL در دنیای واقعی
  • 82. اعتبار سنجی مدل های MARL
  • 83. مقیاس پذیری الگوریتم های MARL
  • 84. قابلیت تفسیر پذیری استراتژی های یادگرفته شده
  • 85. مسائل اخلاقی در استفاده از MARL برای ریسک پذیری
  • 86. آینده پژوهی در زمینه MARL و ریسک پذیری
  • 87. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 88. کاربردهای نوظهور
  • 89. نتیجه گیری و جمع بندی مباحث

📚 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 یادگیری استراتژی‌های ریسک‌پذیری بهینه با MARL”

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

پیمایش به بالا