کتاب صوتی پیش‌بینی احتمالی و چندافقه فروش در خرده‌فروشی با مدل Temporal Fusion Transformer (TFT)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی احتمالی و چندافقه فروش در خرده‌فروشی با مدل Temporal Fusion Transformer (TFT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پیش‌بینی
• 2. مروری بر سری‌های زمانی و مفاهیم کلیدی
• 3. انواع سری‌های زمانی: ایستاده، ناایستا، فصلی
• 4. تجزیه سری‌های زمانی: روند، فصل، باقیمانده
• 5. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 6. روش‌های سنتی پیش‌بینی: میانگین متحرک، هموارسازی نمایی
• 7. مدل‌های ARIMA و خانواده آنها: ARIMA, SARIMA, ARIMAX
• 8. محدودیت‌های روش‌های سنتی در پیش‌بینی پیچیده
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع آن: LSTM, GRU
• 11. معرفی چالش‌های پیش‌بینی چندافقه (Multi-Horizon)
• 12. نیاز به مدل‌های پیشرفته برای پیش‌بینی احتمالی
• 13. مقدمه‌ای بر مدل Temporal Fusion Transformer (TFT)
• 14. معماری کلی TFT: اجزا و عملکرد
• 15. بررسی مقاله "Temporal Fusion Transformer for Multi-Horizon Probabilistic Forecasting of Weekly Retail Sales"
• 16. داده‌های خرده‌فروشی و ویژگی‌های خاص آنها
• 17. چالش‌های پیش‌بینی فروش هفتگی در خرده‌فروشی
• 18. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل TFT
• 19. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در داده‌های خرده‌فروشی
• 20. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 21. رسیدگی به داده‌های گمشده و پرت
• 22. تبدیل داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل
• 23. درک عمیق‌تر معماری TFT: ورودی‌ها و خروجی‌ها
• 24. معرفی لایه‌های توجه (Attention) و نقش آنها در TFT
• 25. مکانیزم انتخاب متغیر (Variable Selection) در TFT
• 26. انکودر زمانی (Temporal Encoder) در TFT
• 27. استفاده از اجزای شناخته‌شده (Known Inputs) و ناشناخته (Unknown Inputs)
• 28. بررسی نقش متغیرهای استاتیک (Static Covariates)
• 29. معرفی Quantile Regression برای پیش‌بینی احتمالی
• 30. محاسبه توزیع احتمالی فروش با استفاده از TFT
• 31. تنظیم پارامترهای TFT: بهینه‌سازی و رگولاریزاسیون
• 32. تکنیک‌های رگولاریزاسیون برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 33. بهینه‌سازی تابع هدف Quantile Loss
• 34. انتخاب معیار ارزیابی مناسب برای پیش‌بینی احتمالی
• 35. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی احتمالی: CRPS, Pinball Loss
• 36. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی چندافقه: RMSE, MAE
• 37. پیاده‌سازی TFT در Python با استفاده از کتابخانه PyTorch
• 38. آماده‌سازی محیط توسعه و نصب کتابخانه‌های مورد نیاز
• 39. بارگیری و بررسی مجموعه داده فروش خرده‌فروشی
• 40. ایجاد دیتاست و دیتالودر برای TFT
• 41. تعریف مدل TFT در PyTorch
• 42. پیاده‌سازی لایه‌های توجه و مکانیزم انتخاب متغیر
• 43. آموزش مدل TFT با استفاده از داده‌های خرده‌فروشی
• 44. تنظیم هایپرمترها و بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 45. مانیتورینگ فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
• 46. ارزیابی عملکرد مدل TFT بر روی داده‌های آزمون
• 47. محاسبه معیارهای ارزیابی پیش‌بینی احتمالی و چندافقه
• 48. تجزیه و تحلیل نتایج پیش‌بینی TFT
• 49. مقایسه عملکرد TFT با مدل‌های سنتی و یادگیری عمیق دیگر
• 50. تصویرسازی نتایج پیش‌بینی و توزیع احتمالی
• 51. بررسی نقاط قوت و ضعف TFT در پیش‌بینی فروش خرده‌فروشی
• 52. بهبود عملکرد TFT: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 53. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 54. بهینه‌سازی معماری TFT برای داده‌های خاص خرده‌فروشی
• 55. استفاده از داده‌های خارجی (External Data) برای بهبود پیش‌بینی
• 56. تفسیرپذیری مدل TFT: درک اهمیت ویژگی‌ها
• 57. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 58. بررسی اهمیت متغیرها با استفاده از مکانیزم انتخاب متغیر
• 59. ارائه گزارش و داشبوردهای پیش‌بینی فروش
• 60. استفاده از ابزارهای تجسم داده برای ارائه نتایج
• 61. استقرار مدل TFT در محیط عملیاتی (Deployment)
• 62. استفاده از API برای دسترسی به پیش‌بینی‌های مدل
• 63. مانیتورینگ و نگهداری مدل TFT در طول زمان
• 64. رسیدگی به تغییرات در داده‌ها و بازآموزی مدل
• 65. مثال‌های عملی از کاربرد TFT در خرده‌فروشی
• 66. پیش‌بینی فروش برای دسته‌های مختلف محصولات
• 67. بهینه‌سازی موجودی با استفاده از پیش‌بینی‌های TFT
• 68. برنامه‌ریزی منابع انسانی با استفاده از پیش‌بینی فروش
• 69. پیش‌بینی تاثیر تبلیغات و تخفیف‌ها بر فروش
• 70. بررسی سناریوهای مختلف فروش با استفاده از پیش‌بینی احتمالی
• 71. ادغام TFT با سایر سیستم‌های خرده‌فروشی
• 72. استفاده از TFT برای پیش‌بینی زنجیره تامین
• 73. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی TFT در مقیاس بزرگ
• 74. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در پیش‌بینی فروش
• 75. جنبه‌های اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در خرده‌فروشی
• 76. آینده پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از یادگیری عمیق
• 77. ترندهای جدید در پیش‌بینی فروش خرده‌فروشی
• 78. معرفی مدل‌های پیشرفته‌تر از TFT برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 79. تحقیق و توسعه در زمینه پیش‌بینی احتمالی و چندافقه
• 80. استفاده از داده‌های غیرساخت‌یافته (Unstructured Data) در پیش‌بینی
• 81. بررسی تاثیر عوامل خارجی (External Factors) بر فروش
• 82. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی تقاضا (Demand Forecasting)
• 83. ارتباط پیش‌بینی فروش با پیش‌بینی تقاضا
• 84. استفاده از مدل‌های مختلف برای پیش‌بینی تقاضا
• 85. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با استفاده از پیش‌بینی فروش
• 86. تاثیر قیمت بر تقاضا و فروش
• 87. استراتژی‌های قیمت‌گذاری بر اساس پیش‌بینی فروش
• 88. پیش‌بینی فروش در شرایط عدم قطعیت (Uncertainty)
• 89. مدیریت ریسک در پیش‌بینی فروش
• 90. استفاده از سناریوهای مختلف برای پیش‌بینی
• 91. بررسی موردی: پیش‌بینی فروش در یک فروشگاه زنجیره‌ای بزرگ
• 92. بررسی موردی: پیش‌بینی فروش آنلاین در یک پلتفرم تجارت الکترونیک
• 93. بررسی موردی: پیش‌بینی فروش در یک فروشگاه فصلی
• 94. محدودیت‌های دوره و زمینه‌های تحقیقاتی بیشتر
• 95. منابع و مراجع برای مطالعه بیشتر در زمینه TFT و پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 96. نکات و ترفندهای عملی برای پیاده‌سازی موفق TFT
• 97. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
• 98. آزمون پایانی و ارزیابی دانشجو
• 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره آموزشی
• 100. تبریک و ارائه گواهی پایان دوره