دوره تخمین بهینه اثر درمان با استفاده از کوواریت‌های بدون برچسب: روش‌های رگرسیون ریس تعمیم‌یافته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تخمین بهینه اثر درمان با استفاده از کوواریت‌های بدون برچسب: روش‌های رگرسیون ریس تعمیم‌یافته

موضوع کلی: یادگیری ماشینی پیشرفته

موضوع میانی: تخمین اثر درمان در یادگیری نیمه‌نظارت شده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی و پیش‌نیازها:
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی و آمار
• 3. مروری بر مفاهیم اثر درمان (Treatment Effect)
• 4. آشنایی با متغیرهای هم‌پوشانی (Covariates) و اهمیت آن‌ها
• 5. آشنایی با داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
• 6. مروری بر مفاهیم رگرسیون
• 7. مبانی مدل‌های خطی و غیرخطی
• 8. مقدمه‌ای بر رگرسیون ریس (Riesz Regression)
• 9. آشنایی با مفاهیم نیمه‌نظارت شده در یادگیری ماشینی
• 10. اصول ارزیابی مدل‌های اثر درمان
• 11. مروری بر روش‌های معمول تخمین اثر درمان
• 12. آشنایی با فرضیات مهم در تخمین اثر درمان
• 13. معرفی مقاله "Semi-Supervised Treatment Effect Estimation..." و هدف دوره
• 14. ساختار و محتوای کلی مقاله
• 15. مروری بر نتایج اصلی مقاله
• 16. مفاهیم اصلی و روش‌شناسی:
• 17. اهمیت استفاده از کوواریت‌های بدون برچسب
• 18. معرفی مفهوم رگرسیون ریس تعمیم‌یافته (Generalized Riesz Regression)
• 19. توضیح ریاضیاتی رگرسیون ریس تعمیم‌یافته
• 20. بهینه‌سازی در رگرسیون ریس تعمیم‌یافته
• 21. معرفی تابع هدف (Objective Function)
• 22. معرفی قیدهای منظم‌سازی (Regularization)
• 23. انتخاب پارامترهای مدل و تنظیم آن‌ها
• 24. روش‌های تخمین اثر درمان با استفاده از G-Riesz Regression
• 25. مدل‌سازی اثر درمان توسط G-Riesz Regression
• 26. ارزیابی و مقایسه مدل‌ها با رویکردهای سنتی
• 27. تفسیر نتایج و تحلیل حساسیت
• 28. پیاده‌سازی الگوریتم G-Riesz Regression
• 29. استفاده از کتابخانه‌های Python برای پیاده‌سازی (مثل scikit-learn)
• 30. ایجاد مجموعه داده‌های مصنوعی برای آزمایش
• 31. ارزیابی عملکرد مدل بر روی داده‌های مصنوعی
• 32. مقایسه عملکرد G-Riesz Regression با روش‌های دیگر
• 33. مزایا و معایب G-Riesz Regression
• 34. بررسی فرضیات کلیدی در G-Riesz Regression
• 35. آشنایی با مفاهیم causality و causal inference
• 36. آموزش گام به گام پیاده‌سازی G-Riesz Regression
• 37. آماده‌سازی داده‌ها برای G-Riesz Regression
• 38. تنظیم hyperparameterهای G-Riesz Regression
• 39. انتخاب معیار ارزیابی مناسب برای مدل
• 40. بررسی خطاهای معمول در پیاده‌سازی G-Riesz Regression
• 41. جزئیات و گسترش‌ها:
• 42. استفاده از انواع داده‌های مختلف (گسسته، پیوسته)
• 43. به‌کارگیری G-Riesz Regression در داده‌های دنیای واقعی
• 44. بررسی اثرات اندازه نمونه بر عملکرد مدل
• 45. مقایسه G-Riesz Regression با روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده دیگر
• 46. استفاده از روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 47. بهبود عملکرد مدل با استفاده از تکنیک‌های پیش‌پردازش
• 48. پردازش داده‌های ازدست‌رفته (Missing Data)
• 49. بهره‌گیری از تکنیک‌های Ensemble Learning
• 50. ترکیب G-Riesz Regression با شبکه‌های عصبی
• 51. استفاده از G-Riesz Regression برای داده‌های بزرگ (Big Data)
• 52. افزایش مقیاس‌پذیری الگوریتم
• 53. بررسی مسائل مربوط به over-fitting و under-fitting
• 54. راه‌حل‌های کاهش bias و variance در مدل
• 55. آنالیز حساسیت نسبت به پارامترهای ورودی
• 56. استفاده از cross-validation برای ارزیابی مدل
• 57. تکنیک‌های اعتبارسنجی (Validation)
• 58. اصلاح و بهینه‌سازی مدل
• 59. مقایسه G-Riesz Regression با روش‌های causal inference
• 60. بررسی روش‌های causal inference مبتنی بر یادگیری ماشینی
• 61. کاربرد G-Riesz Regression در حوزه‌های مختلف (پزشکی، بازاریابی، ...)
• 62. مطالعه موردی: تخمین اثر درمان در یک بیماری خاص
• 63. مطالعه موردی: تحلیل کمپین‌های تبلیغاتی
• 64. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در کاربرد G-Riesz Regression
• 65. بررسی محدودیت‌های G-Riesz Regression
• 66. آینده و جهت‌گیری‌های پژوهشی در این زمینه
• 67. مباحث پیشرفته:
• 68. اصول نظری G-Riesz Regression
• 69. رابطه G-Riesz Regression با سایر مدل‌های causal inference
• 70. استفاده از G-Riesz Regression برای تخمین اثرات تعاملی
• 71. توسعه G-Riesz Regression برای داده‌های پیچیده (تصاویر، متن)
• 72. تکنیک‌های یادگیری transfer و adaptation در G-Riesz Regression
• 73. ترکیب G-Riesz Regression با روش‌های یادگیری عمیق
• 74. بررسی راه‌حل‌های جدید برای انتخاب پارامتر
• 75. بهبود راندمان محاسباتی G-Riesz Regression
• 76. استفاده از G-Riesz Regression در محیط‌های غیرایستا (non-stationary)
• 77. تحلیل تئوری‌های احتمالی در G-Riesz Regression
• 78. بررسی مسائل مربوط به Fairness و Bias در G-Riesz Regression
• 79. استفاده از G-Riesz Regression برای داده‌های time series
• 80. ادغام G-Riesz Regression با روش‌های Explainable AI (XAI)
• 81. بررسی نقش G-Riesz Regression در تفسیرپذیری مدل
• 82. بررسی روش‌های مقاوم در برابر adversarial attacks
• 83. بررسی مسائل ethical در استفاده از این روش‌ها
• 84. مشارکت در پژوهش‌های آینده و ادامه یادگیری
• 85. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
• 86. معرفی منابع بیشتر برای مطالعه
• 87. ارائه پروژه‌های عملی و تمرین‌ها
• 88. مروری بر مباحث کلیدی و نکات مهم
• 89. پرسش و پاسخ و رفع اشکال