اکسپرس 24
کتاب توسعه سیستم‌های توصیه گر ارتباطی در صنعت سفر با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب توسعه سیستم‌های توصیه گر ارتباطی در صنعت سفر با یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های توصیه بازاریابی ارتباطی توریسم سیستم‌های توصیه گر صنعت سفر مدیریت ارتباط با مشتری هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 توسعه سیستم‌های توصیه گر ارتباطی در صنعت سفر با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات بازاریابی در صنعت سفر و توریسم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه گر
  • 2. معماری سیستم‌های توصیه گر
  • 3. داده‌کاوی در صنعت سفر
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های سفر
  • 5. یادگیری تقویتی: مبانی و مفاهیم
  • 6. مفاهیم چندعامله‌ای در یادگیری تقویتی
  • 7. محیط‌های شبیه‌سازی شده در صنعت سفر
  • 8. توسعه مدل‌های پاداش در سیستم‌های توصیه گر
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 10. Q-Learning و کاربردهای آن در سفر
  • 11. Deep Q-Network (DQN) برای توصیه هتل
  • 12. Policy Gradient Methods در توصیه مقاصد
  • 13. Actor-Critic Methods و سیستم‌های توصیه گر
  • 14. یادگیری تقویتی چندعامله: مفاهیم کلیدی
  • 15. همکاری و رقابت در سیستم‌های توصیه گر
  • 16. ارتباط و هماهنگی بین عامل‌ها
  • 17. طراحی فضای حالت و عمل در سیستم‌های توصیه گر سفر
  • 18. استفاده از شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 19. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها
  • 20. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای سیستم‌های توصیه گر
  • 21. مدل‌سازی ترجیحات کاربران در صنعت سفر
  • 22. پیش‌بینی رفتار کاربران با استفاده از داده‌های تاریخی
  • 23. توصیه شخصی‌سازی شده بر اساس پروفایل کاربر
  • 24. توصیه مقاصد سفر با در نظر گرفتن بودجه
  • 25. توصیه فعالیت‌های تفریحی متناسب با علایق
  • 26. توصیه هتل‌ها و اقامتگاه‌ها بر اساس نیازهای کاربر
  • 27. توصیه مسیرهای حمل و نقل بهینه
  • 28. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه گر
  • 29. معیارهای ارزیابی دقت و تنوع توصیه‌ها
  • 30. تکنیک‌های A/B Testing برای بهبود سیستم‌های توصیه گر
  • 31. بهینه‌سازی پاداش‌های بلندمدت در سیستم‌های توصیه گر
  • 32. یادگیری انتقالی در سیستم‌های توصیه گر سفر
  • 33. استفاده از دانش دامنه (Domain Knowledge) در یادگیری تقویتی
  • 34. تعامل انسان و سیستم‌های توصیه گر
  • 35. توضیح‌پذیری توصیه‌ها
  • 36. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سیستم‌های توصیه گر
  • 37. تکنیک‌های فیلتر کردن مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 38. تکنیک‌های مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 39. تکنیک‌های ترکیبی (Hybrid Filtering)
  • 40. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه گر با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 41. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی قیمت‌گذاری
  • 42. توصیه پویا بر اساس شرایط زمانی و مکانی
  • 43. مدیریت تغییرات در ترجیحات کاربران
  • 44. توصیه‌های مبتنی بر موقعیت مکانی (Location-Based Recommendations)
  • 45. توصیه‌های مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی
  • 46. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در نظرات کاربران
  • 47. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک نیازهای کاربران
  • 48. استفاده از داده‌های تصاویر و ویدئوها در سیستم‌های توصیه گر
  • 49. پردازش داده‌های متنی نظرات کاربران
  • 50. ارائه توصیه‌های چندوجهی (Multi-Modal Recommendations)
  • 51. تکنیک‌های مقابله با مشکل شروع سرد (Cold Start Problem)
  • 52. تکنیک‌های مقابله با داده‌های پراکنده (Sparsity)
  • 53. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت موجودی هتل‌ها
  • 54. بهینه‌سازی زنجیره تامین در صنعت سفر
  • 55. توصیه خدمات جانبی سفر (بیمه، اجاره خودرو و غیره)
  • 56. استفاده از داده‌های حسگرها (Sensors) در سیستم‌های توصیه گر
  • 57. یادگیری تقویتی در محیط‌های غیرقطعی (Stochastic Environments)
  • 58. تکنیک‌های Robust Reinforcement Learning
  • 59. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تبلیغات در صنعت سفر
  • 60. توصیه‌های متناسب با دستگاه‌های مختلف (Mobile vs. Web)
  • 61. تکنیک‌های کاهش هزینه محاسباتی در یادگیری تقویتی
  • 62. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه گر در مقیاس بزرگ
  • 63. استفاده از معماری‌های توزیع‌شده (Distributed Architectures)
  • 64. تکنیک‌های مانیتورینگ و نگهداری سیستم‌های توصیه گر
  • 65. آینده سیستم‌های توصیه گر در صنعت سفر

📚 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.