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: هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال و تجارت الکترونیک

موضوع میانی: بهینه‌سازی نرخ تبدیل (CRO) با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین در پیش‌بینی رفتار مشتری
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مشتری
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 4. مهندسی ویژگی برای مدل‌های پیش‌بینی
• 5. انتخاب ویژگی‌های مهم
• 6. روش‌های خوشه‌بندی مشتریان
• 7. خوشه‌بندی K-Means
• 8. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 9. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 10. مدل‌سازی رگرسیون خطی
• 11. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی مشتریان
• 12. درخت‌های تصمیم‌گیری
• 13. جنگل تصادفی
• 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 16. معماری شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی
• 17. یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 19. معیارهای ارزیابی رگرسیون
• 20. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
• 21. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 22. تنظیم پارامترهای مدل
• 23. بیش‌برازش و کم‌برازش
• 24. انتخاب مدل مناسب
• 25. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 26. اهمیت ویژگی‌ها
• 27. تحلیل منحنی ROC و AUC
• 28. پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری (Churn Prediction)
• 29. شناسایی مشتریان ارزشمند (Customer Lifetime Value)
• 30. پیش‌بینی سبد خرید مشتری (Market Basket Analysis)
• 31. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری ماشین
• 32. تحلیل احساسات مشتریان از داده‌های متنی
• 33. پردازش زبان طبیعی (NLP) در پیش‌بینی رفتار
• 34. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی فروش
• 35. پیش‌بینی تقاضا
• 36. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با یادگیری ماشین
• 37. تحلیل ریسک اعتباری
• 38. تشخیص تقلب با استفاده از یادگیری ماشین
• 39. مدل‌های یادگیری تقویتی در بازاریابی
• 40. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 41. حریم خصوصی و امنیت داده‌های مشتری
• 42. اخلاق در استفاده از یادگیری ماشین
• 43. استقرار مدل‌های پیش‌بینی در محیط واقعی
• 44. نظارت و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 45. مقایسه کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)