اکسپرس 24
کتاب توسعه مدل‌های پیش‌بینی تقاضا با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب توسعه مدل‌های پیش‌بینی تقاضا با یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: الگوریتم‌های پیش‌بینی بازاریابی هوشمند پیش‌بینی تقاضا تحلیل داده بازاریابی مارل مدل‌سازی تقاضا مدیریت تقاضا هوش مصنوعی بازاریابی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

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 توسعه مدل‌های پیش‌بینی تقاضا با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت بازاریابی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی تقاضا
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم چندعامله در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌سازی تقاضا در بازارهای مختلف
  • 5. روش‌های سنتی پیش‌بینی تقاضا
  • 6. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 7. Q-Learning و کاربردهای آن در پیش‌بینی تقاضا
  • 8. Deep Q-Network (DQN) برای تقاضای پویا
  • 9. Policy Gradient Methods در پیش‌بینی تقاضا
  • 10. Actor-Critic Methods و بهینه‌سازی سیاست
  • 11. محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی تقاضا
  • 12. طراحی پاداش (Reward Function) در پیش‌بینی تقاضا
  • 13. استراتژی‌های اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 14. چندعاملی‌سازی مسئله پیش‌بینی تقاضا
  • 15. مدل‌سازی عوامل در سیستم‌های تقاضا
  • 16. ارتباط و همکاری بین عوامل
  • 17. بازی‌های تکراری و یادگیری تقویتی
  • 18. معماری‌های چندعامله برای پیش‌بینی تقاضا
  • 19. استفاده از شبکه‌های عصبی در عوامل یادگیری تقویتی
  • 20. روش‌های هماهنگ‌سازی عوامل
  • 21. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای داده‌های تقاضا
  • 22. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 24. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی
  • 25. مقایسه روش‌های پیش‌بینی تقاضا با یادگیری تقویتی
  • 26. کاربردهای پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
  • 27. پیش‌بینی تقاضا در صنعت خرده‌فروشی
  • 28. پیش‌بینی تقاضا در صنعت تولید
  • 29. پیش‌بینی تقاضا در مدیریت انرژی
  • 30. پیش‌بینی تقاضا در حمل و نقل
  • 31. مدیریت موجودی با استفاده از پیش‌بینی تقاضای یادگیری تقویتی
  • 32. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با یادگیری تقویتی
  • 33. پیش‌بینی تقاضای فصلی و روندها
  • 34. مدل‌سازی تقاضای غیرخطی با یادگیری تقویتی
  • 35. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در پیش‌بینی تقاضا
  • 36. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 37. استفاده از یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تقاضای مشتری
  • 38. پیش‌بینی تقاضا در شرایط عدم قطعیت
  • 39. مدیریت ریسک در پیش‌بینی تقاضا
  • 40. استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data) در پیش‌بینی تقاضا
  • 41. محاسبات ابری و یادگیری تقویتی
  • 42. امنیت داده‌ها در سیستم‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 43. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 44. روش‌های تجسم نتایج پیش‌بینی تقاضا
  • 45. معرفی ابزارهای نرم‌افزاری برای یادگیری تقویتی
  • 46. مطالعه موردی: پیاده‌سازی پیش‌بینی تقاضا با یادگیری تقویتی
  • 47. چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌بینی تقاضا با یادگیری تقویتی
  • 48. آینده یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضا
  • 49. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 50. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی در یادگیری تقویتی
  • 51. روش‌های یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
  • 52. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 53. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Reward)
  • 54. روش‌های یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 55. پیش‌بینی تقاضای چند مرحله‌ای (Multi-Step Demand Forecasting)
  • 56. استفاده از شبکه‌های گراف در مدل‌سازی تقاضا
  • 57. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 58. پیش‌بینی تقاضا با در نظر گرفتن اثرات شبکه‌های اجتماعی
  • 59. مدیریت تقاضا با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 60. استفاده از یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی پیش‌بینی تقاضا
  • 61. پیش‌بینی تقاضا در محیط‌های پویا و غیرایستا

📚 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.