پرسش های متداول

در بخش “پرسش های متداول” شما عزیزان می توانید پرسش های متداول و سوالات اصلی خود در زمینه های مختلف حوزه های روانشناسی، جامعه شناسی، اقتصاد، علوم اعصاب، جراحی مغز و اعصاب، ورزش، فارکس، بورس، برنامه نویسی، طراحی سایت، SEO، دیجیتال مارکتینگ، هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال بپرسید و پاسخ های پرسش های متداول که دیگران پیشتر پرسیده اند را نیز ملاحظه بفرمایید.

در صورت تمایل می توانید پرسش های متداول ذهنی خود در مورد موضوعات مختلف را حسب دسته بندی کلی و نیز زیر عنوان های پرسش و پاسخ اختصاصی آن درج بفرمایید. در نظر داشته باشید که به طور معمول 1-3 روز کاری ممکن است حسب تعطیلات و یا قطعی اینترنت زمان برای پاسخگویی به شما عزیزان لازم باشد.

اما نگران نباشید. ما اینجا هستیم تا به پرسش های متداول شما در زمینه های مختلف کسب و کار و زندگی روانشناختی و اجتماعی بهترین پاسخ ها را به صورت رایگان ارائه دهیم

دکتر امیر محمد شهسوارانی جامعه شناس و روانشناس انستیتو رزا مایند IPBSES به همراه سایر همکاران خود سعی می کنند تا به سوالات شما در اولین فرصت ممکن و با سرعت بالا پاسخ دهند.

در صورتی که تخصص و توانایی پاسخگویی به پرسش های متداول را دارید، می توانید با ما تماس بگیرید تا شما را به عنوان یکی از دبیران سرویس متناسب با تخصصتان قرار دهیم. از این طریق می توانید تخصص و دانش خود را با دیگران به اشتراک گذارده و نیز به شکلی موثر و نیرومند خود را در فضای مجازی معرف و مطرح نمایید.

موضوعات مورد بررسی در پرسش های متداول:

آگاه‌سازی‌ها
پاک‌کردن همه

بهترین الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مناسب برای بازاریابی عصبی یا نورومارکتینگ

1 ارسال ها
1 کاربران
0 Likes
78 نمایش‌
دکتر امیر محمد شهسوارانی
(@amshahi)
Noble Member Admin
عضو شده: 3 سال قبل
ارسال‌: 399
شروع کننده موضوع  
بازاریابی عصبی یا نورومارکتینگ neuromarketing حوزه ای است که علوم اعصاب را با بازاریابی ترکیب می کند تا بفهمد مصرف کنندگان چگونه تصمیم می گیرند و چه چیزی بر رفتار آنها تأثیر می گذارد. پیاده سازی هوش مصنوعی AI و یادگیری ماشین ML در بازاریابی عصبی یا نورومارکتینگ neuromarketing شامل تجزیه و تحلیل مجموعه های بزرگی از داده ها برای یافتن الگوهایی است که می تواند رفتار مصرف کننده را پیش بینی کند.
در ادامه با هم به بررسی بهترین الگوریتم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کاربردهایی در حوزه های بازاریابی عصبی یا نورومارکتینگ neuromarketing  را بررسی می نماییم:
 
1. شبکه های عصبی کانولوشن (CNN):
شبکه های عصبی کانولوشن  CNNبرای پردازش و تجزیه و تحلیل تصاویر بصری مفید هستند. به گفته دکتر امیر محمد شهسوارانی عصب روانشناس، شبکه های عصبی کانولوشن CNN می توانند در تفسیر داده های تصویربرداری مغز یا توجه بصری به تبلیغات در مصرف کنندگان کمک کنند.
 
2. شبکه های عصبی مکرر (RNN):
شبکه های عصبی مکرر RNN، به ویژه شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) برای تجزیه و تحلیل داده های متوالی، مانند اطلاعات ردیابی چشم یا داده های EEG سری زمانی مناسب هستند.
 
3. ماشین های بردار پشتیبانی (SVM):
 ماشین های بردار پشتیبانی (SVM) برای کارهای طبقه بندی، مانند طبقه بندی پاسخ های مصرف کننده به مثبت یا منفی، موثر هستند.
 
4. جنگل تصادفی:
یک روش یادگیری گروهی که برای مدیریت ترکیبی از انواع مختلف داده ها عالی است و برای انتخاب ویژگی برای شناسایی مهم ترین عوامل مؤثر بر رفتار مصرف کننده مفید است.
 
5. ماشین های تقویت گرادیان (GBM):
 ماشین های تقویت گرادیان (GBM)، مشابه جنگل های تصادفی، برای مشکلات رگرسیون و هم برای طبقه بندی قدرتمند هستند و می توانند داده های ناهمگن را مدیریت کنند.
 
6. شبکه های اعتقاد عمیق (DBN):
شبکه های اعتقاد عمیق (DBN) می توانند برای استخراج بازنمایی های عمیق و پیچیده از داده های مصرف کننده، به ویژه هنگام کار با داده های بدون ساختار، خوب باشند.
 
 
 
الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مناسب برای بازاریابی عصبی یا نورومارکتینگ دکتر امیر محمد شهسوارانی
 
 
7. الگوریتم های پردازش زبان طبیعی (NLP):
 تجزیه و تحلیل احساسات، طبقه بندی متن و تولید متن می تواند در تفسیر و پیش بینی رفتار مصرف کننده بر اساس بازخورد یا گفتمان رسانه های اجتماعی بسیار مفید باشد.
 
8. تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) و جاسازی تصادفی همسایه با توزیع t (t-SNE):
تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) و جاسازی تصادفی همسایه با توزیع t (t-SNE) برای کاهش ابعاد، تجسم داده های با ابعاد بالا و تشخیص الگوها یا خوشه ها را آسان تر می کنند.
 
9. یادگیری تقویتی:
می توان از یادگیری تقویتی برای تطبیق پویا استراتژی های بازاریابی عصبی یا نورومارکتینگ neuromarketing بر اساس تعاملات مصرف کننده با محصولات یا مواد بازاریابی استفاده کرد.
 
10. شبکه‌های متخاصم مولد (GAN):
 . شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) می‌توانند برای تولید نمونه‌های جدید و ترکیبی از داده‌های بازاریابی عصبی یا نورومارکتینگ neuromarketing استفاده شوند که می‌تواند در درک طیف وسیعی از واکنش‌های مصرف‌کننده بدون نیاز به جمع‌آوری داده‌های شخصی گسترده مصرف‌کننده مفید باشد.
 
11. رمزگذارهای خودکار:
رمزگذاری های خودکار برای تشخیص ناهنجاری مفید هستند و می توانند شامل شناسایی الگوهای غیرعادی در رفتار مصرف کننده یا پاسخ به محرک های بازاریابی عصبی یا نورومارکتینگ neuromarketing باشند که با هنجار مورد انتظار مطابقت ندارد.
 
12. شبکه های بیزی:
شبکه های بیزی برای استنتاج احتمالی عالی هستند. شبکه های بیزی می توانند فرآیند تصمیم گیری مصرف کنندگان را مدل کنند و نتایج را در شرایط عدم قطعیت پیش بینی کنند.
هر کدام از این الگوریتم ها نقاط قوت خود را دارند و برای انواع مختلف داده ها و اهداف مناسب هستند. به عنوان مثال، اگر داده ها عمدتاً بصری باشند،CNN ها ممکن است مناسب ترین الگوریتم های هوش مصنوعی باشند، در حالی که برای داده های متوالی، مانند سری‌های زمانی از اسکن‌های EEG، RNN یا LSTMها می‌توانند استفاده شوند.
به خاطر داشته باشید که ملاحظات اخلاقی در بازاریابی عصبی یا نورومارکتینگ neuromarketing بسیار مهم است، زیرا با درک و تأثیرگذاری بر رفتار مصرف کننده سر و کار دارد. شفافیت، رضایت و حریم خصوصی باید در هر کاربرد این فناوری ها در این زمینه نقش اساسی داشته باشد.
 
این موضوع در 3 ماه قبل توسط دکتر امیر محمد شهسوارانی اصلاح شد

   
نقل‌قول

ارسال یک پاسخ

نام نویسنده

ایمیل نویسنده

عنوان *

پیش‌نمایش 0 رونوشت ذخیره شد
اشتراک:

خوش آمدید!

وارد ناحیه کاربری خود شوید

ایجاد حساب جدید!

برای ثبت نام فرم های زیر را پر کنید

رمز عبور خود را بازیابی کنید

لطفا نام کاربری یا آدرس ایمیل خود را برای بازنشانی رمز عبور خود وارد کنید.