کتاب کشف کارتل‌های تبانی در مناقصات با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف توجهی (GAT): یک رویکرد نوین با یادگیری عمیق
, ,

کتاب کشف کارتل‌های تبانی در مناقصات با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف توجهی (GAT): یک رویکرد نوین با یادگیری عمیق

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018282 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کشف کارتل‌های تبانی در مناقصات با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف توجهی (GAT): یک رویکرد نوین با یادگیری عمیق

موضوع کلی: تحلیل داده و یادگیری ماشین در حوزه اقتصاد و بازارهای رقابتی

موضوع میانی: کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در شناسایی تخلفات رقابتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اقتصاد رقابتی و تبانی در مناقصات
  • 2. چالش‌های شناسایی کارتل‌های تبانی
  • 3. مروری بر روش‌های سنتی شناسایی تبانی
  • 4. محدودیت‌های روش‌های سنتی
  • 5. ضرورت رویکردهای نوین در تحلیل داده
  • 6. معرفی یادگیری ماشین در تحلیل اقتصادی
  • 7. یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای غیرعادی
  • 8. شبکه‌های عصبی و قدرت یادگیری عمیق
  • 9. مقدمه‌ای بر نظریه گراف
  • 10. کاربرد نظریه گراف در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و اقتصادی
  • 11. شبکه‌های پیچیده و مدل‌سازی آن‌ها
  • 12. مفهوم گره (Node) و یال (Edge) در گراف
  • 13. انواع گراف‌ها (جهت‌دار، بدون جهت، وزنی)
  • 14. نمایش داده‌های اقتصادی به صورت گراف
  • 15. مناقصات به عنوان یک سیستم تعاملی
  • 16. شرکت‌کنندگان مناقصه به عنوان گره‌ها
  • 17. مناقصات و پیشنهادها به عنوان یال‌ها
  • 18. اطلاعات مرتبط با هر مناقصه
  • 19. اطلاعات مرتبط با هر شرکت‌کننده
  • 20. ویژگی‌های گره‌ها (شرکت‌کنندگان)
  • 21. ویژگی‌های یال‌ها (پیشنهادها)
  • 22. ویژگی‌های گراف (کل مناقصه)
  • 23. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 24. نحوه عملکرد GNN
  • 25. انتشار اطلاعات در GNN
  • 26. تجمع اطلاعات از همسایگان
  • 27. یادگیری نمایش برداری (Embedding) گره‌ها
  • 28. یادگیری نمایش برداری (Embedding) یال‌ها
  • 29. یادگیری نمایش برداری (Embedding) کل گراف
  • 30. انواع معماری‌های GNN
  • 31. شبکه‌های انتشار پیام (Message Passing Neural Networks)
  • 32. شبکه‌های کانولوشنال گراف (Graph Convolutional Networks – GCN)
  • 33. شبکه‌های توجهی گراف (Graph Attention Networks – GAT)
  • 34. مزایای GAT نسبت به GCN
  • 35. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در GAT
  • 36. محاسبه وزن توجه
  • 37. اهمیت وزن توجه در GAT
  • 38. قابلیت تفسیر در GAT
  • 39. معماری GAT برای مسائل طبقه‌بندی گراف
  • 40. معماری GAT برای مسائل پیش‌بینی یال
  • 41. معماری GAT برای مسائل خوشه‌بندی گره
  • 42. ساخت گراف مناقصه از داده‌های واقعی
  • 43. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای گره‌ها و یال‌ها
  • 44. پردازش و پاکسازی داده‌های مناقصه
  • 45. نحوه نمایش یک مناقصه به عنوان یک گراف
  • 46. ساخت گراف برای یک مجموعه از مناقصات
  • 47. مقیاس‌پذیری GNN برای داده‌های بزرگ
  • 48. مجموعه داده‌های نمونه برای تبانی در مناقصات
  • 49. مجموعه داده‌های مورد استفاده در مقاله "Catching Bid-rigging Cartels"
  • 50. ویژگی‌های داده‌های تبانی (Bid-rigging)
  • 51. شناسایی الگوهای مشکوک تبانی
  • 52. الگوهای پیشنهادی در تبانی (Bid Patterns)
  • 53. الگوهای زمانی در تبانی
  • 54. الگوهای جغرافیایی در تبانی
  • 55. الگوهای تعاملات بین شرکت‌کنندگان
  • 56. شناسایی ساختارهای کارتل در گراف
  • 57. کارتل به عنوان زیرگراف‌های خاص
  • 58. شناسایی همبستگی‌های غیرعادی بین شرکت‌کنندگان
  • 59. آموزش مدل GAT برای شناسایی تبانی
  • 60. تعریف مسئله طبقه‌بندی: تبانی یا عدم تبانی
  • 61. تابع زیان (Loss Function) مناسب برای طبقه‌بندی
  • 62. بهینه‌سازی مدل GAT (Optimizer)
  • 63. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 64. اعتبارسنجی مدل (Validation)
  • 65. ارزیابی عملکرد مدل (Evaluation Metrics)
  • 66. دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، فراخوانی (Recall)، F1-Score
  • 67. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 68. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 69. کشف کارتل‌های تبانی با GAT
  • 70. تفسیر نتایج GAT
  • 71. نمایش گره‌ها و یال‌های مشکوک
  • 72. شناسایی اعضای کلیدی کارتل
  • 73. پیش‌بینی احتمال تبانی برای مناقصات جدید
  • 74. کاربرد GAT در تحلیل داده‌های نهادهای نظارتی
  • 75. مدل‌سازی تبانی در مناقصات دولتی
  • 76. مدل‌سازی تبانی در مناقصات خصوصی
  • 77. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 78. پیاده‌سازی GAT با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 79. استفاده از کتابخانه‌های GNN (PyTorch Geometric, Deep Graph Library)
  • 80. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی GAT
  • 81. نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده (Labeled Data)
  • 82. مشکل کمبود داده‌های تبانی واقعی
  • 83. روش‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها (Data Imbalance)
  • 84. افزایش داده (Data Augmentation) برای گراف‌ها
  • 85. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 86. روش‌های شناسایی ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 87. GAT به عنوان یک روش شناسایی ناهنجاری
  • 88. مقایسه GAT با سایر روش‌های شناسایی ناهنجاری
  • 89. قابلیت تفسیرپذیری GAT در شناسایی تبانی
  • 90. تجسم سازی نتایج GAT
  • 91. نمایش گراف تبانی
  • 92. نمایش وزن‌های توجه
  • 93. محدودیت‌های GAT در شناسایی تبانی
  • 94. مقیاس‌پذیری GAT با تعداد گره‌ها و یال‌های زیاد
  • 95. پیچیدگی محاسباتی GAT
  • 96. موضوعات پیشرفته در GNN برای تحلیل اقتصادی
  • 97. GNN برای تحلیل سری‌های زمانی اقتصادی
  • 98. GNN برای تحلیل روابط سببی (Causal Inference)
  • 99. GNN برای مدل‌سازی بازار با عوامل متعدد
  • 100. استفاده از GAT برای شناسایی سایر تخلفات اقتصادی (مانند فریزینگ قیمت)

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کشف کارتل‌های تبانی در مناقصات با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف توجهی (GAT): یک رویکرد نوین با یادگیری عمیق”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا