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. پيش‌بینی رفتار مشتری با یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن در بازاریابی
• 3. مبانی آمار برای پیش‌بینی رفتار مشتری
• 4. پیش پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. انتخاب ویژگی‌های مهم برای پیش‌بینی دقیق‌تر
• 6. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی فروش
• 7. مدل‌های رگرسیونی چندگانه و ارزیابی عملکرد آن‌ها
• 8. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم‌گیری و الگوریتم ID3
• 9. درخت‌های تصمیم‌گیری پیشرفته: C4.5 و CART
• 10. ارزیابی عملکرد درخت‌های تصمیم‌گیری و تنظیم پارامترها
• 11. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 12. SVM خطی و غیرخطی برای طبقه‌بندی مشتریان
• 13. ارزیابی عملکرد SVM و انتخاب کرنل مناسب
• 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 15. ساخت شبکه‌های عصبی ساده برای پیش‌بینی رفتار مشتری
• 16. شبکه‌های عصبی پیچیده و الگوریتم‌های آموزش آن‌ها
• 17. ارزیابی عملکرد شبکه‌های عصبی و تنظیم پارامترها
• 18. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی مشتریان
• 19. الگوریتم‌های خوشه‌بندی K-Means و Hierarchical Clustering
• 20. ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی و انتخاب تعداد خوشه‌ها
• 21. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد داده‌ها
• 22. تجزیه مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد داده‌ها
• 23. تحلیل ارتباطی برای کاهش ابعاد داده‌ها
• 24. انتخاب روش مناسب کاهش ابعاد داده‌ها برای هر کاربرد
• 25. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در بازاریابی
• 26. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی Q-Learning و SARSA
• 27. ارزیابی عملکرد یادگیری تقویتی و تنظیم پارامترها
• 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی و پیش‌بینی فروش
• 29. مدل‌های ARIMA و Exponential Smoothing
• 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های سری زمانی و تنظیم پارامترها
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
• 32. استفاده از داده‌های بدون برچسب برای بهبود مدل‌های پیش‌بینی
• 33. روش‌های Self-Training و Co-Training در یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
• 34. ارزیابی عملکرد یادگیری نیمه‌نظارت‌شده و انتخاب روش مناسب
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال
• 36. انتخاب نمونه‌های مناسب برای آموزش مدل‌ها
• 37. استراتژی‌های Query Sampling و Uncertainty Sampling
• 38. ارزیابی عملکرد یادگیری فعال و تنظیم پارامترها
• 39. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای
• 40. آموزش یک مدل برای چندین وظیفه مرتبط
• 41. روش‌های Parameter Sharing و Feature Learning در یادگیری چندوظیفه‌ای
• 42. ارزیابی عملکرد یادگیری چندوظیفه‌ای و انتخاب روش مناسب
• 43. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقال
• 44. استفاده از دانش از یک حوزه برای حل یک مشکل در حوزه دیگر
• 45. روش‌های Fine-Tuning و Feature Extraction در یادگیری انتقال