کتاب بهره‌گیری از یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت کمپین‌های بازاریابی

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 بهره‌گیری از یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت کمپین‌های بازاریابی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر یادگیری تقویتی و مفاهیم پایه
  • 2. تفاوت یادگیری تقویتی تک‑عامله و چندعامله
  • 3. ARCHITECTURE‌های MARL: centralized training decentralized execution (CTDE)
  • 4. مفاهیم state، action، reward در محیط‌های چندعامله
  • 5. مدلسازی محیط MARL برای داده‌های مشتری
  • 6. نمایش داده‌های مشتری به صورت state vector
  • 7. تعریف عمل actions در Kampagne بازاریابی (مثل تخصیص بودجه، انتخاب کانال)
  • 8. طراحی reward function برای هدف‌های بازاریابی (مثل ROI، NCP، LTV)
  • 9. استکشاف و استثمار در MARL (exploration‑exploitation trade‑off)
  • 10. الگوریتم Q‑Learning تک‑عامله و گسترش به MARL
  • 11. Deep Q‑Network (DQN) پایه
  • 12. مفهومی از Function Approximation در MARL
  • 13. Independent Q‑Learning (IQL) و چالش‌های non‑stationarity
  • 14. Centralized Critic و Actor‑Critic در MARL
  • 15. الگوریتم MADDPG (Multi‑Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 16. QMIX: مقداردهی混合 Q‑Values برای تعاون
  • 17. VDN (Value Decomposition Networks) و انتزاع ارزش
  • 18. COMA (Counterfactual Multi‑Agent Policy Gradients)
  • 19. الگوریتم‌های Policy Gradient چندعامله (MAPPO, MAPPG)
  • 20. مفاهیم Credit Assignment در MARL
  • 21. مکانیسم‌های ارتباط بین Agentها (communication protocols)
  • 22. استفاده از Attention در MARL برای وزن‌دهی به همسایگان
  • 23. محاسباتی و پیچیدگی آموزش MARL (sample complexity)
  • 24. بهینه‌سازی hiperپارامترها در MARL (learning rate, discount factor, τ)
  • 25. تنظیمات Exploration: ε‑greedy, Boltzmann, Thompson Sampling در MARL
  • 26. تقييم عملکرد MARL: معیارهای cumulative reward, convergence rate
  • 27. معیارهای khusus بازاریابی: CPA, ROAS, LTV, churn reduction
  • 28. شبیه‌سازی محیط Campaing با OpenAI Gym یا PettingZoo
  • 29. ساخت محیط سفارشی برای مدیریت campagnes چند کانال
  • 30. پیش‌پردازش داده‌های مشتری: تمیز‌سازی، normalization، encoding
  • 31. استخراج ویژگی‌ها از داده‌های CRM (demographic, behavioral, transactional)
  • 32. dimensionality reduction (PCA, t‑SNE) برای state space
  • 33. مدیریت داده‌های ناقص و noisy در MARL
  • 34. به‌روزرسانی state در زمان واقعی (online learning)
  • 35. آฟلاین vs آنلاین در MARL برای Kampaign
  • 36. استفاده از Replay Buffer چندعامله و اولویت‑محور
  • 37. تقنيات Regularization: وزن décropping, gradient clipping
  • 38. مدیریت non‑stationarity از طریق opponent modeling
  • 39. opponent modeling و inferring intentions of other agents (competitors)
  • 40. تنظیمات مقیاس‌پذیری: آموزش توزیع‌شده (distributed training)
  • 41. استفاده از Ray، Horovod یا TensorFlow Strategy برایparallelism
  • 42. بهینه‌سازی inferencing latency برای تصمیم‌گیری real‑time در Kampaign
  • 43. استقرار مدل MARL در محیط تولید (serving API, Kubernetes)
  • 44. نظارت pós‑deployment و تشخیص drift در داده‌های مشتری
  • 45. تست A/B با politicaهای MARL vs قوانینheuristic
  • 46. تحلیل حساسیت به تغییرات reward function
  • 47. طراحی reward shaping برای تشویق به همکاری (collaboration)
  • 48. جریمه برای اقدامات conflict‑generating (مثل overexposure)
  • 49. مدیریت محدودیت‌های بودجه به‌عنوان constraint در MARL (Constrained RL)
  • 50. استفاده از Lagrangian relaxation برای بودجه محدود
  • 51. بهینه‌سازی تخصیص بودجه بین کانال‌ها (TV, Digital, Social, Email)
  • 52. تعیین frékuانس cap óptimal از طریق MARL
  • 53. شخصی‌سازی پیام: تولید محتواهای پویا بر اساس state
  • 54. ترکیب MARL با مولدهای زبان (LLM) برای copy generation
  • 55. استفاده از MARL برای پیشنهاد محصول (product recommendation) در Kampaign
  • 56. پیش‌بینی churn و تداخل با سیاست‌های retention
  • 57. بهینه‌سازی lifetime value (LTV) از طریق سیاست‌های MARL
  • 58. مدیریت Kampaigns چندمرحله‌ای (awareness → consideration → conversion)
  • 59. هیئرارشی MARL برای سطوح مختلف funnel
  • 60. استفاده از Options یا Skills در MARL برای ابسط‌سازی سیاست
  • 61. آموزش MARL با تقویت‌های درونی (intrinsic motivation) برای اکتشاف سگمنت‌های جدید
  • 62. استفاده از curiosité-driven exploration در MARL برای detecting niche audiences
  • 63. بررسی اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های مشتری با MARL
  • 64. سازگاری با مقررات GDPR و CCPOL
  • 65. auditing و traceability از تصمیمات MARL در Kampaign
  • 66. تنظیمات ریسک‑محور: جلوگیری از overexposure یا brand safety
  • 67. ترکیب MARL با مدل‌های تخمین نرخ کلیک (CTR) و تبدیل (CVR)
  • 68. استفاده از مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی روندهای فصلی
  • 69. بهینه‌سازیcampaigns چندوطنی با توجه به تفاوت‌های فرهنگی
  • 70. تنظیمات زمان‌بندی (scheduling) Ads با MARL (real‑time bidding)
  • 71. ادغام MARL با پلتفرم‌های DSP/SSP برای خرید medias programmatic
  • 72. تحلیل اثر campagnes concurrent (competitor campaigns) با MARL
  • 73. استفاده از بازی‌های sum-zero و cooperative برای مدل‌سازی رقابت
  • 74. overtraining و overfitting در MARL و راه‌های مقابله (early stopping, dropout)
  • 75. مطالعه موردی: استفاده MARL در یک کمپین بازاریابی دیجیتال بزرگ
  • 76. دروس آموخده و بهترین Practices
  • 77. راهنمای گام‑به‑گام برای ساخت پروژه MARL Kampaign از ابتدا
  • 78. ابزارها و کتابخانه‌های پیشنهادی (PyMARL, RLlib, PettingZoo, TensorFlow Agents)
  • 79. منابعی برای یادگیری ادامه‌دار (مقالات، کنفرانس‌ها، وبینار)
  • 80. ارزیابی نهایی پروژه و گزارش نتایج
  • 81. آینده MARL در بازاریابی: روندها و فناوری‌های نوین
  • 82. ادغام MARL با مشتری journey mapping
  • 83. استفاده از MARL برای تست ایمیل Subject line
  • 84. بهینه‌سازی landing page با تست A/B مبتنی بر MARL
  • 85. استفاده از MARL برای تخصیص incentive (coupon, discount) به مشتریان
  • 86. مدیریت Kampaigns تحت فشار فوری (flash sale) با MARL
  • 87. تحلیل Sensitivity به تغییرات نرخ تبدیل
  • 88. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی chemins multi-touch attribution
  • 89. مدیریت خطر overexposure و خستگی تبلیغاتی با MARL
  • 90. استفاده از MARL برای تعیین optimal frequency capping در ویدیوهای تبلیغاتی
  • 91. استفاده از MARL برای تخصیص بودجه بین تبلیغات جستجو و نمایشی
  • 92. استفاده از MARL برای تخصیص بودجه بین تبلیغات ویدیویی و بنری
  • 93. استفاده از MARL برای تخصیص بودجه بین تبلیغات موبایل و دسکتاپ
  • 94. استفاده از MARL برای تخصیص بودجه بین تبلیغات اجتماعی و موتور جستجو
  • 95. استفاده از MARL برای تخصیص بودجه بین تبلیغات ایمیل و SMS
  • 96. استفاده از MARL برای تخصیص بودجه بین تبلیغات native و display
  • 97. استفاده از MARL برای تخصیص بودجه بین تبلیغات ویدیوی کوتاه و طولانی
  • 98. استفاده از MARL برای تخصیص بودجه بین تبلیغات برنامه‑محور و محتوایی
  • 99. استفاده از MARL برای تخصیص بودجه بین تبلیغات برند و عملکردی
  • 100. جمع‌بندی و مسیرهای پیش‌رو

📚 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.