کتاب کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت داده‌های مشتریان سازمانی 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 کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت داده‌های مشتریان سازمانی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم کلیدی مدیریت اطلاعات مشتریان (CRM)
  • 3. ارتباط MARL و CRM: فرصت‌ها و چالش‌ها
  • 4. معماری سیستم‌های MARL برای CRM
  • 5. تعریف محیط (Environment) در MARL برای CRM
  • 6. تعریف عامل‌ها (Agents) در MARL برای CRM
  • 7. فضای حالت (State Space) در CRM
  • 8. فضای عمل (Action Space) در CRM
  • 9. پاداش (Reward) در CRM: طراحی و بهینه‌سازی
  • 10. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 11. Q-Learning در MARL برای CRM
  • 12. Deep Q-Network (DQN) در MARL برای CRM
  • 13. Policy Gradient Methods در MARL برای CRM
  • 14. Actor-Critic Methods در MARL برای CRM
  • 15. چندعاملی بودن و همکاری عامل‌ها در CRM
  • 16. رقابت عامل‌ها در CRM
  • 17. تکنیک‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 18. ارتباط بین عامل‌ها در MARL برای CRM
  • 19. یادگیری تقویتی مرکزی شده در مقابل غیرمتمرکز
  • 20. استفاده از شبکه‌های عصبی در MARL برای CRM
  • 21. مدل‌سازی پویایی مشتری در MARL
  • 22. پیش‌بینی رفتار مشتری با MARL
  • 23. شخصی‌سازی پیشنهاد محصولات با MARL
  • 24. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با MARL
  • 25. مدیریت کمپین‌های بازاریابی با MARL
  • 26. بهینه‌سازی تخصیص منابع بازاریابی با MARL
  • 27. تشخیص تقلب در CRM با MARL
  • 28. پیش‌بینی ریزش مشتری (Churn Prediction) با MARL
  • 29. بهینه‌سازی ارتباط با مشتری در کانال‌های مختلف
  • 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL در CRM
  • 31. معیارهای ارزیابی مدل‌های MARL
  • 32. مجموعه‌داده‌های رایج در CRM برای MARL
  • 33. ابزارهای توسعه و شبیه‌سازی MARL
  • 34. چارچوب‌های MARL متن‌باز
  • 35. پیاده‌سازی MARL با استفاده از TensorFlow/PyTorch
  • 36. استفاده از کتابخانه‌های MARL موجود
  • 37. مقایسه الگوریتم‌های MARL برای CRM
  • 38. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله CRM
  • 39. تنظیم هایپرپارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 40. مقیاس‌پذیری MARL در CRM
  • 41. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در محیط‌های واقعی CRM
  • 42. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در MARL برای CRM
  • 43. آینده MARL در CRM: روندهای نوظهور
  • 44. کاربردهای پیشرفته MARL در CRM
  • 45. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL برای CRM
  • 46. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MARL برای CRM
تگ‌ها: CRM MARL multi-agent learning reinforcement learning بازاریابی بازاریابی هوشمند بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پیش‌بینی رفتار مشتری تشخیص تقلب ریزش مشتری شخصی‌سازی مدیریت اطلاعات مشتریان هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.