اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی رفتار مشتری با یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی رفتار مشتری با یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی

موضوع میانی: مدل‌سازی یادگیری ماشینی و یادگیری کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مشتری
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی نویز
• 4. انتخاب ویژگی‌های مؤثر در پیش‌بینی رفتار مشتری
• 5. معرفی الگوریتم‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 6. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
• 7. درخت‌های تصمیم و کاربرد آن‌ها در تحلیل مشتری
• 8. جنگل تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
• 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در پیش‌بینی رفتار
• 10. خوشه‌بندی مشتریان با استفاده از الگوریتم K-Means
• 11. تحلیل سلسله مراتبی و شناسایی گروه‌های مشتری
• 12. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 13. مدل‌های پنهان مارکوف و تحلیل دنباله‌های رفتاری
• 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها
• 15. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) در پیش‌بینی‌های پیچیده
• 16. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با گرادیان کاهشی
• 17. تنظیم پارامترهای مدل با استفاده از اعتبارسنجی متقابل
• 18. اجتناب از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 19. معرفی روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
• 20. منحنی ROC و محاسبه AUC
• 21. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و تحلیل خطاها
• 22. اهمیت انتخاب معیار ارزیابی مناسب
• 23. استفاده از یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی پیشنهادات
• 24. پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری (Churn Prediction)
• 25. تحلیل سبد خرید و قوانین وابستگی
• 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری
• 28. توصیه‌گرهای ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
• 29. کاربرد یادگیری ماشین در بخش‌بندی مشتریان
• 30. تحلیل احساسات مشتری از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 31. استخراج ویژگی از داده‌های متنی مشتری
• 32. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) و شناسایی ترندها
• 33. پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
• 34. تحلیل رفتار مشتری در شبکه‌های اجتماعی
• 35. به‌کارگیری یادگیری ماشین در بازاریابی ایمیلی
• 36. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 37. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مشتریان
• 38. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
• 39. استفاده از داده‌های مکانی در پیش‌بینی رفتار مشتری
• 40. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی تقاضا
• 41. مدل‌سازی ریسک اعتباری مشتریان
• 42. یادگیری ماشین و بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
• 43. استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data) در پیش‌بینی رفتار مشتری
• 44. مبانی امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی مشتری
• 45. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از داده‌های مشتری