سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی و کاهش زمان رفع اشکال در بیمه

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی و کاهش زمان رفع اشکال در بیمه

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی و کاهش زمان رفع اشکال در بیمه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت خدمات پشتیبانی فنی در صنعت بیمه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. کاربردهای یادگیری تقویتی در صنعت بیمه
  • 4. چالش های پیش بینی و رفع اشکال در بیمه
  • 5. اهمیت کاهش زمان رفع اشکال در بیمه
  • 6. مروری بر مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 7. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 8. سیاست (Policy) و تابع ارزش (Value Function)
  • 9. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 10. یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 11. الگوریتم های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 12. Q-Learning
  • 13. SARSA
  • 14. Deep Q-Networks (DQN)
  • 15. Policy Gradients
  • 16. Actor-Critic Methods
  • 17. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. تفاوت های MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 19. چالش های خاص MARL
  • 20. تعاملات بین عامل ها (Cooperation, Competition, Mixed)
  • 21. فضای حالت و عمل گسترده در MARL
  • 22. عدم ایستا بودن محیط از دید هر عامل
  • 23. همبستگی بین مشاهدات عامل ها
  • 24. الگوریتم های پایه MARL
  • 25. Multi-Agent Q-Learning
  • 26. Decentralized Q-Learning
  • 27. Independent Q-Learning (IQL)
  • 28. Coordinated Q-Learning
  • 29. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 30. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 31. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 32. QMIX
  • 33. مقیاس پذیری در MARL
  • 34. تکنیک های کاهش بعد
  • 35. استفاده از تجمیع (Aggregation)
  • 36. تکنیک های یادگیری متمرکز و توزیع شده (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 37. معماری های شبکه عصبی برای MARL
  • 38. شبکه های کانولوشنال (CNN) برای ورودی های تصویری/ساختاریافته
  • 39. شبکه های بازگشتی (RNN/LSTM) برای داده های سری زمانی
  • 40. شبکه های ترانسفورمر (Transformer)
  • 41. معماری های مشترک و مجزا برای عامل ها
  • 42. کاربرد MARL در پیش بینی زمان رفع اشکال
  • 43. تعریف مسئله پیش بینی زمان رفع اشکال به عنوان یک مسئله MARL
  • 44. حالت (State) در پیش بینی رفع اشکال
  • 45. اطلاعات مربوط به تیکت (نوع، اولویت، تاریخچه، توضیحات)
  • 46. اطلاعات مربوط به عامل های رفع اشکال (مهارت، بار کاری، در دسترس بودن)
  • 47. اطلاعات مربوط به سیستم (وضعیت، پیچیدگی)
  • 48. عمل (Action) در پیش بینی رفع اشکال
  • 49. تخصیص تیکت به عامل مناسب
  • 50. پیشنهاد سطح اولویت
  • 51. پیشنهاد زمان تخمینی رفع اشکال
  • 52. پاداش (Reward) در پیش بینی رفع اشکال
  • 53. پاداش منفی برای افزایش زمان رفع اشکال
  • 54. پاداش مثبت برای کاهش زمان رفع اشکال
  • 55. پاداش برای دقت پیش بینی
  • 56. پاداش برای رضایت کاربر/مشتری
  • 57. طراحی محیط شبیه سازی شده برای پیش بینی رفع اشکال
  • 58. مجموعه داده های واقعی یا مصنوعی
  • 59. مدل سازی فرآیند رفع اشکال
  • 60. مدل سازی رفتار عامل ها
  • 61. مدل سازی تاثیر تخصیص نادرست
  • 62. معیارهای ارزیابی مدل های پیش بینی
  • 63. میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 64. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 65. میانگین خطای درصدی مطلق (MAPE)
  • 66. دقت در طبقه بندی یا رگرسیون
  • 67. کاربرد MARL در کاهش زمان رفع اشکال
  • 68. تعریف مسئله کاهش زمان رفع اشکال به عنوان یک مسئله MARL
  • 69. حالت (State) در کاهش زمان رفع اشکال
  • 70. مشابه حالت پیش بینی، با تمرکز بر وضعیت فعلی تیکت ها و عامل ها
  • 71. عمل (Action) در کاهش زمان رفع اشکال
  • 72. تغییر اولویت تیکت ها
  • 73. تغییر تخصیص تیکت ها
  • 74. تخصیص منابع اضافی (مانند کمک از عامل دیگر)
  • 75. تشخیص تیکت های مسدود شده (Blocked Tickets)
  • 76. پیشنهاد راه حل های جایگزین
  • 77. پاداش (Reward) در کاهش زمان رفع اشکال
  • 78. پاداش منفی برای افزایش زمان رفع اشکال
  • 79. پاداش مثبت برای کاهش زمان رفع اشکال
  • 80. پاداش برای جلوگیری از انباشت تیکت (Backlog)
  • 81. پاداش برای افزایش بهره وری عامل ها
  • 82. طراحی الگوریتم MARL برای تخصیص پویا
  • 83. یادگیری سیاست های تخصیص بهینه
  • 84. یادگیری سیاست های اولویت بندی پویا
  • 85. یادگیری سیاست های مداخله در زمان مناسب
  • 86. معماری های MARL برای تخصیص و مدیریت تیکت
  • 87. استفاده از VDN یا QMIX برای یادگیری تابع ارزش مشترک
  • 88. استفاده از MADDPG برای یادگیری سیاست های مجزا
  • 89. استفاده از معماری های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 90. مدل سازی تاثیر تخصیص عامل ها بر زمان رفع اشکال
  • 91. شبیه سازی سناریوهای مختلف تخصیص
  • 92. تحلیل حساسیت به پارامترهای مختلف
  • 93. ارزیابی عملکرد الگوریتم های MARL در کاهش زمان رفع اشکال
  • 94. مقایسه با روش های سنتی (مانند FIFO, Priority-based)
  • 95. معیارهای ارزیابی
  • 96. میانگین زمان رفع اشکال (MTTR - Mean Time To Resolve)
  • 97. میانگین زمان پاسخ (MTTA - Mean Time To Acknowledge)
  • 98. نرخ رفع اشکال در اولین تماس (First Contact Resolution - FCR)
  • 99. انباشت تیکت (Ticket Backlog)
  • 100. پیاده سازی و استقرار

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.