الگوریتم های یادگیری عمیق برای پیش بینی ریزش مشتری و بهبود نگهداشت

پیش بینی ریزش مشتری برای کسب وکارهایی که قصد دارند حفظ مشتری را بهبود بخشند و سودآوری را حفظ کنند، بسیار مهم است. این مقاله به بررسی کاربرد الگوریتم های یادگیری عمیق، از جمله شبکه های عصبی کانولوشن(CNN)، شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل های ترکیبی، در پیش بینی ریزش مشتری در صنایعی مانند مخابرات، تجارت الکترونیک و بانکداری می پردازد. این مدل ها با استخراج خودکار ویژگی ها از داده های با ابعاد بالا و ثبت روابط پیچیده و غیرخطی در رفتار مشتری، از تکنیک های سنتی یادگیری ماشین بهتر عمل می کنند. این مقاله یک چارچوب جدید یادگیری عمیق ترکیبی را پیشنهاد می کند که CNNها را برای استخراج ویژگی، LSTMها را برای تجزیه و تحلیل زمانی و یادگیری تقویتی را برای سازگاری در زمان واقعی ادغام می کند. نتایج نشان می دهد که مدل های یادگیری عمیق دقت پیش بینی، مقیاس پذیری و سازگاری را در محیط های پویا به طور قابل توجهی افزایش می دهند. علاوه بر این، این مطالعه به چالش هایی مانند تفسیرپذیری مدل و پیچیدگی محاسباتی می پردازد و راه حل هایی را از طریق ادغام هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) و چارچوب های محاسبات توزیع شده ارائه می دهد. این تحقیق نقش حیاتی یادگیری عمیق را در شکل دهی به استراتژی های حفظ مشتری آینده و پتانسیل آن برای پذیرش گسترده تر در صنایع مختلف برجسته می کند.

الگوریتم های یادگیری عمیق برای پیش بینی ریزش مشتری و بهبود نگهداشت Keywords:

پیش بینی ریزش مشتری , یادگیری عمیق , شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) , حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM) , هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)