اکسپرس 24
کتاب تحلیل داده‌های پیشین برای بهبود تصمیم‌گیری هوشمند: رویکرد یادگیری تقویتی دسته‌ای (Batch RL)

کتاب تحلیل داده‌های پیشین برای بهبود تصمیم‌گیری هوشمند: رویکرد یادگیری تقویتی دسته‌ای (Batch RL)

تگ‌ها: Batch RL تحلیل داده‌های تاریخی تصمیم‌گیری هوشمند علم داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی پیشرفته یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی دسته‌ای یادگیری ماشین

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های پیشین برای بهبود تصمیم‌گیری هوشمند: رویکرد یادگیری تقویتی دسته‌ای (Batch RL)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و تحلیل داده‌های تاریخی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی و تفاوت آن با یادگیری نظارت‌شده
  • 2. مرور مفاهیم پایه در فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 3. چالش‌های یادگیری تقویتی آنلاین و محدودیت‌های محیط‌های تعاملی
  • 4. معرفی یادگیری تقویتی دسته‌ای و ضرورت استفاده از داده‌های تاریخی
  • 5. ساختار داده‌های ثبت‌شده و اهمیت کیفیت لاگ‌ها در یادگیری
  • 6. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های تاریخی برای مدل‌های تصمیم‌گیر
  • 7. ارزیابی سیاست‌های موجود در مجموعه داده‌های ایستا
  • 8. مفهوم سیاست هدف و سیاست رفتار در یادگیری تقویتی دسته‌ای
  • 9. تخمین بازدهی سیاست‌های جدید بدون تعامل مستقیم با محیط
  • 10. معرفی روش‌های اهمیت‌دهی نمونه‌ها برای اصلاح سوگیری داده‌ها
  • 11. الگوریتم‌های برآوردگر مستقیم در یادگیری تقویتی دسته‌ای
  • 12. روش‌های مبتنی بر مدل برای پیش‌بینی نتایج تصمیمات
  • 13. تخمین ارزش مورد انتظار با استفاده از داده‌های آفلاین
  • 14. چالش توزیع داده‌ها و ناپایداری در یادگیری تقویتی دسته‌ای
  • 15. مواجهه با داده‌های ناقص و استراتژی‌های کاهش خطا
  • 16. معرفی استدلال خلاف‌واقع در تحلیل تصمیم‌گیری
  • 17. کاربرد مدل‌های خلاف‌واقع برای پاسخ به پرسش‌های چه می‌شد اگر
  • 18. تکنیک‌های یادگیری معکوس برای استخراج سیاست بهینه از داده‌های پیشین
  • 19. الگوریتم‌های محدودکننده برای جلوگیری از انحراف سیاست جدید
  • 20. بهینه‌سازی سیاست‌های تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 21. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در تقریب توابع ارزش
  • 22. معماری‌های یادگیری عمیق برای داده‌های ترتیبی و زمانی
  • 23. پایداری و همگرایی در آموزش مدل‌های آفلاین
  • 24. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در داده‌های ایستا
  • 25. اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده با استفاده از داده‌های آزمون
  • 26. روش‌های شبیه‌سازی برای ارزیابی سیاست‌های استخراج‌شده
  • 27. مدیریت ریسک در تصمیم‌گیری‌های هوشمند مبتنی بر داده
  • 28. به‌کارگیری یادگیری تقویتی دسته‌ای در سامانه‌های مدیریت منابع
  • 29. تحلیل تصمیم‌گیری در محیط‌های اقتصادی با رعایت ضوابط کلان
  • 30. ملاحظات اخلاقی و انطباق با چارچوب‌های حاکمیتی در هوش مصنوعی
  • 31. مقایسه عملکرد یادگیری تقویتی دسته‌ای با روش‌های کلاسیک بهینه‌سازی
  • 32. روش‌های کاهش واریانس در تخمین‌گرهای سیاست
  • 33. ترکیب یادگیری نظارت‌شده و یادگیری تقویتی در پروژه‌های صنعتی
  • 34. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
  • 35. مستندسازی و تفسیرپذیری مدل‌های تصمیم‌گیر هوشمند
  • 36. چالش‌های مقیاس‌پذیری در تحلیل کلان‌داده‌های تاریخی
  • 37. بهینه‌سازی توزیع منابع در شبکه‌های لجستیک با رویکرد آفلاین
  • 38. طراحی محیط‌های آزمایشی مبتنی بر داده‌های واقعی
  • 39. آینده یادگیری تقویتی دسته‌ای در ارتقای بهره‌وری ملی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.