کتاب مدل‌سازی تصمیم‌گیری در سیستم‌های CRM با یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی تصمیم‌گیری در سیستم‌های CRM با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات مشتریان سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
• 2. مبانی تصمیم‌گیری در کسب‌وکار
• 3. یادگیری تقویتی: اصول و مفاهیم
• 4. مفاهیم چندعامله بودن در سیستم‌های هوشمند
• 5. معماری سیستم‌های CRM مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 6. فرآیند جمع‌آوری و آماده‌سازی داده در CRM
• 7. پیش‌پردازش داده و ویژگی‌سازی برای یادگیری تقویتی
• 8. متریک‌های ارزیابی عملکرد در تصمیم‌گیری CRM
• 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: Q-Learning
• 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیشرفته: Deep Q-Network (DQN)
• 11. پیاده‌سازی DQN در سیستم‌های CRM
• 12. استفاده از سیاست‌گرادیان در یادگیری تقویتی CRM
• 13. روش‌های اکتشاف و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
• 14. مدل‌سازی پاداش در سیستم‌های تصمیم‌گیری CRM
• 15. بهینه‌سازی پاداش برای دستیابی به اهداف تجاری
• 16. استفاده از تابع ارزش در یادگیری تقویتی
• 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای CRM
• 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای CRM
• 19. استفاده از حافظه بلندمدت (LSTM) در یادگیری تقویتی CRM
• 20. مدل‌سازی رفتار مشتری با استفاده از یادگیری تقویتی
• 21. پیش‌بینی ترک مشتری با استفاده از یادگیری تقویتی
• 22. بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی با یادگیری تقویتی
• 23. پیشنهاد محصول شخصی‌سازی‌شده با یادگیری تقویتی
• 24. مدیریت موجودی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 25. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با یادگیری تقویتی
• 26. مدل‌سازی رقابت در سیستم‌های CRM
• 27. یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله رقابتی
• 28. استراتژی‌های همکاری و مذاکره در سیستم‌های چندعامله CRM
• 29. ارتباطات بین عامل‌ها در سیستم‌های CRM
• 30. مفاهیم تئوری بازی در یادگیری تقویتی چندعامله
• 31. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 32. مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی در سیستم‌های CRM
• 33. استفاده از داده‌های بزرگ در یادگیری تقویتی CRM
• 34. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در CRM
• 35. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل CRM
• 36. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
• 37. روش‌های افزایش پایداری و قابلیت اطمینان یادگیری تقویتی
• 38. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی در CRM
• 39. جلوگیری از بیش‌برازش در یادگیری تقویتی
• 40. استفاده از یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی CRM
• 41. یادگیری تقویتی آنلاین در سیستم‌های CRM
• 42. یادگیری تقویتی آفلاین در سیستم‌های CRM
• 43. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch)
• 44. پیاده‌سازی یک سیستم CRM ساده با یادگیری تقویتی
• 45. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فروش با یادگیری تقویتی
• 46. مطالعه موردی: بهبود خدمات مشتری با یادگیری تقویتی
• 47. تکنیک‌های اعتبارسنجی و آزمایش مدل‌های یادگیری تقویتی
• 48. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت ارتباط با تامین‌کنندگان
• 49. بهینه‌سازی زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
• 50. مفاهیم اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی در CRM
• 51. حفظ حریم خصوصی مشتری در سیستم‌های یادگیری تقویتی
• 52. آینده یادگیری تقویتی در سیستم‌های CRM