کتاب بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری پویا در خدمات مالی با MARL با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری پویا در خدمات مالی با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات بازاریابی در صنعت مالی شخصی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر قیمت‌گذاری پویا در خدمات مالی
  • 2. اهمیت یادگیری تقویتی در قیمت‌گذاری پویا
  • 3. مروری بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، عمل
  • 5. مفاهیم پایه یادگیری چندعامله: عامل‌ها، محیط، همکاری
  • 6. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی قیمت‌گذاری خدمات مالی
  • 8. طراحی فضای حالت (State Space) برای قیمت‌گذاری پویا
  • 9. طراحی فضای عمل (Action Space) برای قیمت‌گذاری پویا
  • 10. تعریف تابع پاداش (Reward Function) برای بهینه‌سازی قیمت
  • 11. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی (Q-Learning, SARSA, Policy Gradients)
  • 12. پیاده‌سازی Q-Learning برای قیمت‌گذاری پویا تک‌عامله
  • 13. پیاده‌سازی SARSA برای قیمت‌گذاری پویا تک‌عامله
  • 14. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 15. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 16. Deep Q-Network (DQN) برای قیمت‌گذاری پویا
  • 17. Double DQN و بهبود پایداری یادگیری
  • 18. Dueling DQN و تفکیک ارزش حالت و مزیت
  • 19. Policy Gradient Methods (REINFORCE, Actor-Critic)
  • 20. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 21. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش (Independent Q-Learning, Value Decomposition Networks)
  • 22. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست (Multi-Agent Policy Gradient)
  • 23. چالش‌های هماهنگی در MARL و روش‌های مقابله با آن
  • 24. استراتژی‌های ارتباطی بین عامل‌ها در MARL
  • 25. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 26. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 27. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 28. استفاده از MARL برای تعیین قیمت‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 29. مدل‌سازی رفتار مشتری با استفاده از MARL
  • 30. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از MARL
  • 31. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری برای بخش‌های مختلف مشتریان
  • 32. تاثیر رقابت بر استراتژی‌های قیمت‌گذاری پویا
  • 33. مدل‌سازی رقبا به عنوان عامل‌های MARL
  • 34. استراتژی‌های قیمت‌گذاری رقابتی با استفاده از MARL
  • 35. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های قیمت‌گذاری MARL
  • 36. معیارهای ارزیابی (میانگین پاداش، نرخ تبدیل، سودآوری)
  • 37. تحلیل حساسیت استراتژی‌های قیمت‌گذاری به تغییرات بازار
  • 38. استفاده از MARL برای مدیریت ریسک در قیمت‌گذاری
  • 39. تاثیر مقررات و محدودیت‌های قانونی بر قیمت‌گذاری پویا
  • 40. پیاده‌سازی MARL در محیط‌های ابری
  • 41. مقایسه کتابخانه‌های MARL (Ray, Rllib, PettingZoo)
  • 42. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 43. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 44. تقویت یادگیری با شبیه‌سازی (Simulation-Based Reinforcement Learning)
  • 45. تکنیک‌های کاوش (Exploration) در MARL
  • 46. انتخاب الگوریتم مناسب MARL برای مسائل قیمت‌گذاری
  • 47. بررسی موردی: بهینه‌سازی قیمت‌گذاری وام‌های شخصی با MARL
  • 48. بررسی موردی: بهینه‌سازی قیمت‌گذاری بیمه با MARL
  • 49. بررسی موردی: بهینه‌سازی قیمت‌گذاری خدمات مشاوره مالی با MARL
  • 50. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در صنعت مالی
تگ‌ها: CRM Deep RL MARL Reinforcement Learning الگوریتم‌های MARL بازاریابی مالی بهینه‌سازی قیمت قیمت‌گذاری پویا قیمت‌گذاری خدمات مالی قیمت‌گذاری شخصی‌سازی‌شده مدیریت ارتباط با مشتری یادگیری انتقالی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق تقویتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.