دوره تطابق همسایه نزدیک به عنوان تخمین نسبت چگالی حداقل مربعات و رگرسیون ریس: یک چارچوب پیشرفته برای یادگیری ماشین غیر تورشی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تطابق همسایه نزدیک به عنوان تخمین نسبت چگالی حداقل مربعات و رگرسیون ریس: یک چارچوب پیشرفته برای یادگیری ماشین غیر تورشی

موضوع کلی: یادگیری ماشین غیر تورشی و تخمین نسبت چگالی

موضوع میانی: رگرسیون ریس و تطابق همسایه نزدیک

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین و ضرورت یادگیری غیر تورشی
• 2. مقدمه‌ای بر تخمین نسبت چگالی: چرا مهم است؟
• 3. نظریه چگالی و تخمین چگالی
• 4. مروری بر انواع داده‌ها و توزیع‌ها
• 5. مفاهیم اساسی در آمار و احتمال مورد نیاز
• 6. معرفی یادگیری ماشین غیر تورشی
• 7. مشکلات تورش و روش‌های معمول مقابله با آن
• 8. آشنایی با رگرسیون ریس: مفاهیم و اهداف
• 9. فضای هیلبرت و اپراتورهای ریس
• 10. معرفی تطابق همسایه نزدیک (NNM)
• 11. NNM: یک روش ساده و قدرتمند
• 12. تطابق وزن‌دار همسایه نزدیک
• 13. تطابق همسایه نزدیک در مسائل رگرسیون
• 14. تطابق همسایه نزدیک در مسائل طبقه‌بندی
• 15. معرفی مقاله "Nearest Neighbor Matching as Least Squares Density Ratio Estimation and Riesz Regression"
• 16. اهداف و چارچوب کلی مقاله
• 17. نسبت چگالی: تعریف و اهمیت
• 18. تخمین نسبت چگالی با استفاده از حداقل مربعات
• 19. تخمین نسبت چگالی با استفاده از NNM
• 20. ارتباط بین NNM و تخمین نسبت چگالی
• 21. اثبات ریاضی و نظریه‌های اصلی مقاله
• 22. کاربرد رگرسیون ریس در تخمین نسبت چگالی
• 23. رابطه بین NNM، رگرسیون ریس و تخمین نسبت چگالی
• 24. پیاده‌سازی NNM: الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها
• 25. انتخاب اندازه همسایگی (k) در NNM
• 26. روش‌های محاسبه فاصله در NNM
• 27. بهینه‌سازی NNM: تکنیک‌ها و ترفندها
• 28. نرم‌افزارهای مورد استفاده برای NNM و رگرسیون ریس
• 29. آماده‌سازی داده‌ها برای NNM
• 30. نحوه ارزیابی عملکرد مدل
• 31. معیارهای ارزیابی در رگرسیون
• 32. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی
• 33. مقایسه NNM با سایر روش‌های تخمین نسبت چگالی
• 34. مزایا و معایب NNM
• 35. آشنایی با مدل‌های خطی و غیرخطی
• 36. رابطه NNM با مدل‌های خطی
• 37. رابطه NNM با مدل‌های هسته‌ای
• 38. کاربرد NNM در مسائل داده‌های گمشده
• 39. کاربرد NNM در مسائل داده‌های نامتعادل
• 40. تخمین نسبت چگالی برای شناسایی داده‌های پرت
• 41. تخمین نسبت چگالی برای تشخیص ناهنجاری‌ها
• 42. کاربرد NNM در کارهای بازشناسی الگو
• 43. کاربرد NNM در پردازش تصویر
• 44. کاربرد NNM در پردازش زبان طبیعی
• 45. کاربرد NNM در بیوانفورماتیک
• 46. کاربرد NNM در شبکه‌های اجتماعی
• 47. کاربرد NNM در یادگیری تقویتی
• 48. پیاده‌سازی رگرسیون ریس: الگوریتم‌ها
• 49. پیاده‌سازی رگرسیون ریس: کتابخانه‌ها
• 50. انتخاب هسته در رگرسیون ریس
• 51. تنظیم پارامترهای رگرسیون ریس
• 52. مقایسه رگرسیون ریس با سایر روش‌های رگرسیون
• 53. مزایا و معایب رگرسیون ریس
• 54. ترکیب NNM و رگرسیون ریس
• 55. مدل‌های ترکیبی: استراتژی‌ها و پیاده‌سازی
• 56. بهبود عملکرد: تکنیک‌های پیشرفته
• 57. یادگیری چند وظیفه‌ای با استفاده از NNM و رگرسیون ریس
• 58. یادگیری انتقالی با استفاده از NNM و رگرسیون ریس
• 59. NNM و رگرسیون ریس در داده‌های با ابعاد بالا
• 60. کاهش ابعاد داده‌ها و تاثیر آن بر NNM و رگرسیون ریس
• 61. مدل‌های غیر پارامتری و NNM
• 62. مدل‌های نیمه پارامتری و NNM
• 63. NNM و یادگیری فعال
• 64. NNM و یادگیری نیمه نظارتی
• 65. تاثیر نویز بر NNM و رگرسیون ریس
• 66. مقابله با نویز در داده‌ها
• 67. استفاده از NNM برای ارزیابی مدل
• 68. اعتبار سنجی متقابل و NNM
• 69. بوت استرپ و NNM
• 70. نقشه‌برداری و تجسم داده‌ها با استفاده از NNM و رگرسیون ریس
• 71. بررسی موردی: رگرسیون ریس در تخمین نسبت چگالی
• 72. بررسی موردی: NNM در تشخیص ناهنجاری
• 73. بررسی موردی: NNM در طبقه‌بندی
• 74. بررسی موردی: کاربردهای عملی در حوزه‌های مختلف
• 75. چالش‌ها و محدودیت‌های NNM و رگرسیون ریس
• 76. آینده NNM و رگرسیون ریس در یادگیری ماشین
• 77. تأثیر هوش مصنوعی بر استفاده از NNM
• 78. اخلاقیات داده‌ها و استفاده از NNM
• 79. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در این زمینه
• 80. پایگاه‌های داده و مجموعه‌داده‌های مناسب
• 81. نکات عملی برای اجرای موفقیت‌آمیز
• 82. گام‌های عیب‌یابی و رفع خطا
• 83. بهبود عملکرد در سناریوهای مختلف
• 84. شناسایی مسائل مهم تحقیق در این حوزه
• 85. مقایسه NNM با روش‌های مبتنی بر عمیق
• 86. ادغام NNM با یادگیری عمیق
• 87. ساختارهای داده‌ای پیچیده و NNM
• 88. تحلیل حساسیت پارامترها در NNM
• 89. استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی برای NNM
• 90. NNM در سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. NNM در پردازش سیگنال
• 92. کاربردهای NNM در مسائل دنیای واقعی
• 93. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 94. دوره‌های تکمیلی و منابع یادگیری
• 95. آزمون‌ها و تمرین‌های عملی
• 96. پروژه‌های عملی و نمونه‌کارها
• 97. ارائه مطالب در قالب مقالات و سمینارها