اکسپرس 24
کتاب ساخت سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند در بازاریابی خدمات مشاوره با MARL

کتاب ساخت سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند در بازاریابی خدمات مشاوره با MARL

تگ‌ها: MARL استراتژی بازاریابی الگوریتم توصیه‌گر بازاریابی خدمات مشاوره تحلیل داده سیستم توصیه‌گر مدیریت ارتباط با مشتری مشاوره مدیریت هوش مصنوعی 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 ساخت سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند در بازاریابی خدمات مشاوره با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات بازاریابی در صنعت خدمات مشاوره

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 3. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 4. مبانی بازاریابی خدمات مشاوره
  • 5. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های مشتریان
  • 6. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. مدل‌سازی ترجیحات مشتریان
  • 8. معماری سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 9. انتخاب الگوریتم MARL مناسب برای بازاریابی خدمات
  • 10. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 11. متریک‌های کلیدی ارزیابی در بازاریابی
  • 12. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با استفاده از Python
  • 13. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (مانند TensorFlow Agents)
  • 14. طراحی پاداش در محیط‌های MARL
  • 15. مدیریت اکتشاف و بهره‌برداری در MARL
  • 16. چالش‌های ارتباطات در سیستم‌های MARL
  • 17. تکنیک‌های هماهنگی عوامل در MARL
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 19. شبکه‌های عصبی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 20. مدل‌های Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 21. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 22. استفاده از Actor-Critic Methods
  • 23. سیستم‌های توصیه‌گر مشارکتی مبتنی بر MARL
  • 24. توصیه‌گرهای محتوامحور مبتنی بر MARL
  • 25. توصیه‌گرهای ترکیبی مبتنی بر MARL
  • 26. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر برای نرخ تبدیل
  • 27. شخصی‌سازی توصیه‌ها بر اساس رفتار مشتری
  • 28. توصیه‌های پویا و سازگار با زمان
  • 29. مدیریت تغییرات در ترجیحات مشتریان
  • 30. تکنیک‌های فیلترینگ برای حذف توصیه‌های نامناسب
  • 31. مقابله با مشکل Cold Start در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. تنوع در توصیه‌ها و جلوگیری از حباب فیلتر
  • 33. توضیح‌پذیری توصیه‌ها (Explainable Recommendations)
  • 34. تفسیر نتایج الگوریتم‌های MARL
  • 35. اخلاق و حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. رعایت قوانین حمایت از داده‌های شخصی
  • 37. تست A/B و ارزیابی آنلاین سیستم‌های توصیه‌گر
  • 38. مقایسه سیستم‌های توصیه‌گر MARL با روش‌های سنتی
  • 39. بهبود تجربه کاربری با استفاده از توصیه‌های هوشمند
  • 40. تحلیل رفتار مشتریان پس از دریافت توصیه‌ها
  • 41. پیش‌بینی نیازهای آینده مشتریان
  • 42. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای توصیه‌ها
  • 43. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر موقعیت مکانی
  • 44. استفاده از داده‌های جغرافیایی در بازاریابی خدمات
  • 45. مدل‌سازی رفتار گروهی مشتریان
  • 46. توصیه‌های اجتماعی مبتنی بر MARL
  • 47. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری خدمات مشاوره با استفاده از MARL
  • 48. مدیریت موجودی خدمات مشاوره
  • 49. پیش‌بینی تقاضا برای خدمات مشاوره
  • 50. استفاده از MARL برای تخصیص بهینه منابع
  • 51. ارائه توضیحات متنی برای توصیه‌ها
  • 52. بهینه‌سازی رابط کاربری سیستم توصیه‌گر
  • 53. نمایش توصیه‌ها در کانال‌های مختلف بازاریابی
  • 54. ادغام سیستم توصیه‌گر با CRM
  • 55. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 56. بهبود سرعت و مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها
  • 58. استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data) در MARL
  • 59. استفاده از پردازش ابری برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. امنیت سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. جلوگیری از حملات سایبری به سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. تکنیک‌های تشخیص تقلب در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. آینده سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 64. تحقیقات جاری در زمینه MARL و بازاریابی

📚 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.