کتاب بهینه‌سازی هوشمند خط‌مشی: تلفیق رویکردهای CATE و EWM برای حداکثرسازی بازده
, ,

کتاب بهینه‌سازی هوشمند خط‌مشی: تلفیق رویکردهای CATE و EWM برای حداکثرسازی بازده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010343 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 بهینه‌سازی هوشمند خط‌مشی: تلفیق رویکردهای CATE و EWM برای حداکثرسازی بازده

موضوع کلی: یادگیری ماشین و تصمیم‌گیری داده‌محور

موضوع میانی: یادگیری خط‌مشی و استنتاج علی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری خط‌مشی
  • 3. استنتاج علی: اصول و مبانی
  • 4. CATE (Conditional Average Treatment Effect): تعریف و اهمیت
  • 5. EWM (Empirical Welfare Maximization): تعریف و اهمیت
  • 6. تفاوت‌ها و شباهت‌های CATE و EWM
  • 7. چالش‌های تخمین CATE
  • 8. چالش‌های بهینه‌سازی EWM
  • 9. مقدمه‌ای بر جبر علی (Causal Algebra)
  • 10. نمودارهای علی (Causal Diagrams): تعریف و کاربرد
  • 11. شناسایی اثرات علی با استفاده از نمودارهای علی
  • 12. مفهوم هم‌متغیرها (Confounders) و روش‌های کنترل آن‌ها
  • 13. تخمین CATE با روش تطبیق (Matching)
  • 14. تخمین CATE با روش وزن‌دهی تمایل (Propensity Scoring)
  • 15. تخمین CATE با روش رگرسیون
  • 16. درخت‌های تصمیم‌گیری برای تخمین CATE
  • 17. جنگل‌های تصادفی برای تخمین CATE
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای تخمین CATE
  • 19. شبکه‌های عصبی برای تخمین CATE
  • 20. ارزیابی عملکرد تخمین‌گرهای CATE
  • 21. معیارهای ارزیابی تخمین CATE: RMSE، MAE و غیره
  • 22. اهمیت اعتبار سنجی (Validation) در تخمین CATE
  • 23. روش‌های اعتبار سنجی: k-fold cross-validation
  • 24. مفهوم تعمیم‌پذیری (Generalization) در تخمین CATE
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 26. یادگیری تقویتی در مقابل یادگیری خط‌مشی
  • 27. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-learning، SARSA
  • 28. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 29. بهینه‌سازی EWM: فرمول‌بندی مسئله
  • 30. الگوریتم‌های بهینه‌سازی EWM: جستجوی مستقیم
  • 31. الگوریتم‌های بهینه‌سازی EWM: روش‌های گرادیانی
  • 32. الگوریتم‌های بهینه‌سازی EWM: الگوریتم‌های تکاملی
  • 33. بهینه‌سازی محدود (Constrained Optimization) در EWM
  • 34. اعتبارسنجی و ارزیابی خط‌مشی‌های بهینه‌شده با EWM
  • 35. اهمیت داده‌های مشاهده‌ای (Observational Data) در یادگیری خط‌مشی
  • 36. پردازش و آماده‌سازی داده‌های مشاهده‌ای
  • 37. مقابله با داده‌های مغرضانه (Biased Data)
  • 38. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 39. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling Techniques)
  • 40. درک تورش انتخاب (Selection Bias)
  • 41. مفهوم داده‌های مفقود (Missing Data)
  • 42. روش‌های مدیریت داده‌های مفقود
  • 43. ایمپیوتاسیون (Imputation) در داده‌های مفقود
  • 44. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Modeling)
  • 45. مدل‌سازی عدم قطعیت در تخمین CATE
  • 46. مدل‌سازی عدم قطعیت در بهینه‌سازی EWM
  • 47. استفاده از روش‌های بیزی (Bayesian Methods)
  • 48. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 49. استنتاج بیزی (Bayesian Inference)
  • 50. مفهوم ریسک (Risk) در یادگیری خط‌مشی
  • 51. ارزیابی ریسک خط‌مشی‌ها
  • 52. روش‌های کاهش ریسک
  • 53. یادگیری خط‌مشی ایمن (Safe Policy Learning)
  • 54. محدودیت‌های اخلاقی در یادگیری خط‌مشی
  • 55. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
  • 56. مسائل مربوط به انصاف (Fairness) در یادگیری خط‌مشی
  • 57. تلفیق CATE و EWM: رویکرد یکپارچه
  • 58. استفاده از CATE برای بهبود EWM
  • 59. استفاده از EWM برای بهبود CATE
  • 60. بهینه‌سازی خط‌مشی با استفاده از هر دو CATE و EWM
  • 61. الگوریتم‌های ترکیبی CATE-EWM
  • 62. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های ترکیبی
  • 63. مباحث پیشرفته در CATE: تخمین CATE ناهمگن (Heterogeneous CATE)
  • 64. مباحث پیشرفته در EWM: EWM با محدودیت‌های بودجه‌ای
  • 65. کاربردهای یادگیری خط‌مشی در بهداشت و درمان
  • 66. کاربردهای یادگیری خط‌مشی در اقتصاد
  • 67. کاربردهای یادگیری خط‌مشی در بازاریابی
  • 68. کاربردهای یادگیری خط‌مشی در آموزش
  • 69. کاربردهای یادگیری خط‌مشی در سیاست‌گذاری عمومی
  • 70. مطالعه موردی: بهینه‌سازی توزیع منابع با استفاده از CATE و EWM
  • 71. مطالعه موردی: بهبود نتایج درمانی با استفاده از یادگیری خط‌مشی
  • 72. مطالعه موردی: بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی با استفاده از CATE و EWM
  • 73. مطالعه موردی: شخصی‌سازی آموزش با استفاده از یادگیری خط‌مشی
  • 74. ابزارها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای یادگیری خط‌مشی (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)
  • 75. شبیه‌سازی و آزمایش خط‌مشی‌ها
  • 76. محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری خط‌مشی
  • 77. ارزیابی خط‌مشی‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 78. روش‌های تصحیح سوگیری در ارزیابی خط‌مشی
  • 79. یادگیری برخط (Online Learning) برای خط‌مشی‌ها
  • 80. یادگیری خط‌مشی برخط با استفاده از CATE
  • 81. یادگیری خط‌مشی برخط با استفاده از EWM
  • 82. چالش‌های یادگیری خط‌مشی برخط
  • 83. مفهوم پشیمانی (Regret) در یادگیری خط‌مشی
  • 84. کاهش پشیمانی در یادگیری خط‌مشی
  • 85. تئوری یادگیری آماری (Statistical Learning Theory) برای یادگیری خط‌مشی
  • 86. نرخ‌های همگرایی (Convergence Rates) در یادگیری خط‌مشی
  • 87. تحلیل پیچیدگی (Complexity Analysis) الگوریتم‌های یادگیری خط‌مشی
  • 88. آینده یادگیری خط‌مشی: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 89. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری خط‌مشی
  • 90. یادگیری چندعامله (Multi-agent Learning) در یادگیری خط‌مشی
  • 91. یادگیری متقابل (Interactive Learning) در یادگیری خط‌مشی
  • 92. تفسیرپذیری (Interpretability) در یادگیری خط‌مشی
  • 93. توضیح‌پذیری (Explainability) در یادگیری خط‌مشی
  • 94. ارزیابی عدالت (Fairness Assessment) در خط‌مشی‌ها
  • 95. بهینه‌سازی چند هدفه (Multi-objective Optimization) در یادگیری خط‌مشی
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری متناوب (Meta-Learning)
  • 97. یادگیری خودکار (AutoML) برای یادگیری خط‌مشی
  • 98. ساخت یک سیستم یادگیری خط‌مشی کامل: از داده تا استقرار
  • 99. ملاحظات عملی در استقرار خط‌مشی‌ها
  • 100. پایش و نگهداری خط‌مشی‌ها

📚 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 بهینه‌سازی هوشمند خط‌مشی: تلفیق رویکردهای CATE و EWM برای حداکثرسازی بازده”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا