کتاب استفاده از یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا 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 استفاده از یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا

موضوع کلی: اقتصاد رفتاری و تصمیم‌گیری در شرایط ریسک

موضوع میانی: تأثیر قیمت‌گذاری پویا در خرده‌فروشی آنلاین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر قیمت‌گذاری پویا در خرده‌فروشی آنلاین
  • 2. اقتصاد رفتاری و تاثیر آن بر قیمت‌گذاری
  • 3. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه و کاربردها
  • 4. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌سازی قیمت‌گذاری پویا به عنوان یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 6. تعریف محیط (Environment) در قیمت‌گذاری پویا
  • 7. تعریف حالت (State) در قیمت‌گذاری پویا
  • 8. تعریف عمل (Action) در قیمت‌گذاری پویا
  • 9. تعریف پاداش (Reward) در قیمت‌گذاری پویا
  • 10. روش‌های مختلف یادگیری تقویتی
  • 11. Q-Learning: مبانی و الگوریتم
  • 12. Deep Q-Network (DQN): معرفی و کاربرد
  • 13. تابع ارزش (Value Function) در قیمت‌گذاری پویا
  • 14. سیاست (Policy) در قیمت‌گذاری پویا
  • 15. استخراج ویژگی (Feature Engineering) برای قیمت‌گذاری پویا
  • 16. مدل‌سازی رفتار مشتری در قیمت‌گذاری پویا
  • 17. برآورد تابع تقاضا با استفاده از داده‌های تاریخی
  • 18. تاثیر عوامل خارجی بر تقاضا (فصلی، رویدادها، رقبا)
  • 19. پیاده‌سازی Q-Learning برای قیمت‌گذاری پویا
  • 20. پیاده‌سازی DQN برای قیمت‌گذاری پویا
  • 21. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 22. معیارهای ارزیابی قیمت‌گذاری پویا (سود، حجم فروش، نرخ تبدیل)
  • 23. بهینه‌سازی ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 24. کاوش (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation) در قیمت‌گذاری پویا
  • 25. استراتژی‌های کاوش (Epsilon-Greedy, Softmax)
  • 26. مدل‌سازی رقابت در قیمت‌گذاری پویا
  • 27. بازی‌های استراتژیک و قیمت‌گذاری پویا
  • 28. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 29. استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای پردازش تصاویر محصول
  • 30. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل سری‌های زمانی قیمت
  • 31. محدودیت‌های یادگیری تقویتی در قیمت‌گذاری پویا
  • 32. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 33. پردازش داده‌های بزرگ در قیمت‌گذاری پویا
  • 34. استفاده از داده‌های رفتاری مشتری (سبد خرید، تاریخچه مرور)
  • 35. شخصی‌سازی قیمت‌گذاری با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 36. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 37. ارائه قیمت‌های بهینه به صورت پویا در یک وب‌سایت
  • 38. آزمایش A/B برای مقایسه قیمت‌گذاری پویا با روش‌های سنتی
  • 39. مقایسه یادگیری تقویتی با سایر روش‌های بهینه‌سازی قیمت
  • 40. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری برای محصولات با موجودی محدود
  • 41. مدیریت موجودی و تاثیر آن بر قیمت‌گذاری پویا
  • 42. استفاده از یادگیری تقویتی برای تخفیف‌های پویا
  • 43. قیمت‌گذاری پویا در زمان‌های اوج تقاضا
  • 44. تاثیر قیمت‌گذاری پویا بر وفاداری مشتری
  • 45. اخلاق در قیمت‌گذاری پویا و یادگیری تقویتی
  • 46. بررسی موردی: پیاده‌سازی موفق یادگیری تقویتی در یک فروشگاه آنلاین
  • 47. آینده قیمت‌گذاری پویا و یادگیری تقویتی
تگ‌ها: Behavioral Economics DQN Dynamic Pricing Price Algorithm Price Optimization Q-Learning Reinforcement Learning Retail اقتصاد رفتاری الگوریتم قیمت‌گذاری بهینه‌سازی قیمت خرده‌فروشی آنلاین قیمت‌گذاری پویا هوش مصنوعی در قیمت‌گذاری یادگیری تقویتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.