کتاب بهینه‌سازی روابط با مشتری با یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 روابط با مشتری با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روابط مشتری و چالش‌های آن
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL): مفاهیم کلیدی
  • 3. تفاوت یادگیری تقویتی و یادگیری نظارتی
  • 4. عناصر یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و طراحی آن در CRM
  • 6. فضای حالت و فضای عمل در CRM
  • 7. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی: ارزش‌محور، سیاست‌محور
  • 8. روش Q-Learning برای بهینه‌سازی CRM
  • 9. روش SARSA برای بهینه‌سازی CRM
  • 10. Deep Q-Network (DQN) و کاربرد آن در CRM
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. چرا MARL برای CRM مناسب است؟
  • 13. محیط‌های چندعامله در CRM
  • 14. مفاهیم کلیدی MARL: همکاری، رقابت، ارتباط
  • 15. الگوریتم‌های MARL: Independent Q-Learning
  • 16. الگوریتم‌های MARL: Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 17. الگوریتم Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 18. الگوریتم Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 19. مدل‌سازی مشتریان به عنوان عامل‌های MARL
  • 20. مدل‌سازی کانال‌های ارتباطی به عنوان عامل‌های MARL
  • 21. طراحی پاداش‌های چندعامله برای CRM
  • 22. بهینه‌سازی شخصی‌سازی محتوا با MARL
  • 23. بهینه‌سازی پیشنهاد محصولات با MARL
  • 24. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا با MARL
  • 25. بهینه‌سازی زمان‌بندی کمپین‌های بازاریابی با MARL
  • 26. بهینه‌سازی تخصیص منابع پشتیبانی مشتری با MARL
  • 27. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در CRM
  • 28. متریک‌های کلیدی ارزیابی در CRM (LTV، CAC، Churn Rate)
  • 29. پیاده‌سازی MARL در CRM: چالش‌ها و راهکارها
  • 30. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش MARL در CRM
  • 31. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای CRM
  • 32. یادگیری فعال (Active Learning) در MARL برای CRM
  • 33. تفسیرپذیری مدل‌های MARL در CRM
  • 34. اخلاق و حریم خصوصی در استفاده از MARL در CRM
  • 35. مطالعه موردی: بهینه‌سازی چت‌بات‌ها با MARL
  • 36. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ایمیل مارکتینگ با MARL
  • 37. آینده MARL در CRM: روندهای نوظهور
تگ‌ها: AI in CRM CRM Customer Relationship Management Deep Q-Network MARL Multi-Agent Systems Reinforcement Learning الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بازاریابی بهینه‌سازی CRM شخصی‌سازی مدیریت ارتباط با مشتری هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.