کتاب کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهارت‌های دیجیتال

موضوع میانی: مبانی ماشین لرنینگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و بازاریابی
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های بازاریابی
• 3. کاوش داده‌ها و شناسایی الگوها
• 4. پیش‌بینی رفتار مشتری با استفاده از رگرسیون
• 5. خوشه‌بندی مشتریان برای هدف‌گذاری دقیق‌تر
• 6. طبقه‌بندی مشتریان بر اساس ویژگی‌ها
• 7. مدل‌های طبقه‌بندی در بازاریابی
• 8. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
• 9. درخت‌های تصمیم‌گیری در بازاریابی
• 10. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در بازاریابی
• 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها در بازاریابی
• 13. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی با یادگیری ماشین
• 14. پیش‌بینی نرخ تبدیل (Conversion Rate)
• 15. تجزیه و تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 16. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) در بازاریابی
• 17. شخصی‌سازی محتوا با استفاده از یادگیری ماشین
• 18. بازاریابی ایمیلی هوشمند با یادگیری ماشین
• 19. تحلیل احساسات مشتریان از طریق متن‌کاوی
• 20. پردازش زبان طبیعی (NLP) در بازاریابی
• 21. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی در بازاریابی
• 22. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با استفاده از یادگیری ماشین
• 23. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLTV)
• 24. پیش‌بینی ریزش مشتری (Churn Prediction)
• 25. بازاریابی شبکه‌های اجتماعی با استفاده از یادگیری ماشین
• 26. تبلیغات هدفمند در شبکه‌های اجتماعی
• 27. تحلیل رقبا با استفاده از یادگیری ماشین
• 28. شناسایی ترندهای بازار با یادگیری ماشین
• 29. یادگیری تقویتی در بازاریابی
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و بازاریابی
• 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در بازاریابی تصویری
• 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در تحلیل سری‌های زمانی
• 33. خودرمزگذارها (Autoencoders) و کاهش ابعاد داده‌ها
• 34. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در بازاریابی
• 35. یادگیری فعال (Active Learning) و جمع‌آوری داده‌های کارآمد
• 36. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در بازاریابی
• 37. اخلاق و حریم خصوصی در استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی
• 38. ابزارهای رایج یادگیری ماشین برای بازاریابی
• 39. Python و کتابخانه‌های مرتبط با یادگیری ماشین
• 40. R و کاربردهای آن در تحلیل بازاریابی
• 41. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید
• 42. نظارت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین
• 43. آینده یادگیری ماشین در بازاریابی