کتاب صوتی کشف روابط علّی با دقت و کارایی: رویکرد PACC برای داده‌های محدود

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کشف روابط علّی با دقت و کارایی: رویکرد PACC برای داده‌های محدود

موضوع کلی: یادگیری علّی و استنتاج رابطه‌های علیتی

موضوع میانی: استنتاج علیتی تحت محدودیت‌های منابع: رویکرد PAC

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر یادگیری علّی
• 2. چالش های استنتاج علّی
• 3. مفهوم علت و معلول
• 4. تمایز بین همبستگی و علیت
• 5. مدل های گرافیکی علّی (CGMs)
• 6. مفاهیم اساسی در CGMs
• 7. گراف های جهت دار غیردوری (DAGs)
• 8. مفهوم "کشف علّی"
• 9. هدف گذاری در کشف علّی
• 10. مدل های علّی خطی
• 11. مدل های علّی غیرخطی
• 12. مشکل مشاهده پذیری (Observability)
• 13. داده های مشاهده شده در مقابل داده های مداخله ای
• 14. مفهوم "احتمالاً به درستی" (Probably Correct)
• 15. مفهوم "تقریباً درست" (Approximately Correct)
• 16. رویکرد PAC در یادگیری ماشین
• 17. کاربرد PAC در کشف علّی
• 18. نیاز به رویکردهای کارا
• 19. محدودیت های منابع در کشف علّی
• 20. زمان محاسباتی
• 21. حافظه
• 22. حجم داده
• 23. رویکرد PAC برای کشف علّی (PACC)
• 24. تعریف PACC
• 25. چرا PACC برای داده های محدود مهم است؟
• 26. مرور مقالات مرتبط با PACC
• 27. مبانی استنتاج آماری
• 28. احتمالات شرطی
• 29. استقلال شرطی
• 30. آزمون های استقلال شرطی (CITs)
• 31. آزمون های همبستگی
• 32. مشکلات CITs در داده های واقعی
• 33. نویز در داده ها
• 34. حجم محدود داده
• 35. عدم قطعیت در CITs
• 36. مدل های ساختاری (Structural Models)
• 37. مفهوم معادلات ساختاری (Structural Equations)
• 38. ثبات معادلات ساختاری
• 39. مفهوم "علت پنهان" (Latent Causes)
• 40. اثرات متغیرهای پنهان
• 41. چالش های ناشی از متغیرهای پنهان
• 42. انواع مدل های کشف علّی
• 43. رویکردهای مبتنی بر آزمون استقلال شرطی (CIT-based)
• 44. رویکردهای مبتنی بر مدل های احتمالی (Probabilistic Models)
• 45. رویکردهای مبتنی بر الگوریتم ها (Algorithmic Approaches)
• 46. رویکردهای مبتنی بر مداخله (Interventional Approaches)
• 47. رویکرد PC (Peter-Clark)
• 48. الگوریتم PC
• 49. گام های الگوریتم PC
• 50. مزایای الگوریتم PC
• 51. محدودیت های الگوریتم PC
• 52. رویکرد FCI (Fast Causal Inference)
• 53. الگوریتم FCI
• 54. گام های الگوریتم FCI
• 55. مقایسه PC و FCI
• 56. معرفی الگوریتم های مبتنی بر PAC
• 57. اصول طراحی الگوریتم های PACC
• 58. فاکتورهای کلیدی در PACC
• 59. کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 60. حفظ دقت در مقیاس محدود
• 61. تعریف "کارایی" در PACC
• 62. معیارهای ارزیابی الگوریتم های PACC
• 63. دقت در شناسایی یال های علّی
• 64. میزان شناسایی غلط یال ها
• 65. زمان محاسباتی
• 66. مقایسه با روش های استاندارد
• 67. طراحی الگوریتم PACC: گام های اولیه
• 68. انتخاب آزمون استقلال شرطی مناسب
• 69. مدیریت خطای آزمون های استقلال شرطی
• 70. تنظیم سطح معناداری (Significance Level)
• 71. تنظیم پارامترهای الگوریتم
• 72. ارزیابی اولیه PACC بر روی داده های شبیه سازی شده
• 73. تحلیل حساسیت به پارامترها
• 74. تاثیر نویز بر PACC
• 75. تاثیر حجم داده بر PACC
• 76. کشف روابط علّی در حضور متغیرهای پنهان با PACC
• 77. تکنیک های شناسایی متغیرهای پنهان
• 78. ادغام اطلاعات متغیرهای پنهان در PACC
• 79. پیاده سازی PACC با داده های کم
• 80. تکنیک های نمونه برداری (Sampling Techniques)
• 81. افزایش کارایی با نمونه برداری
• 82. مدیریت عدم قطعیت در PACC
• 83. باند های اطمینان (Confidence Bounds)
• 84. تفسیر نتایج PACC
• 85. ارائه گراف علّی تولید شده
• 86. اعتماد به گراف علّی
• 87. کشف روابط علّی در مجموعه داده های بزرگ با PACC
• 88. تکنیک های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 89. ادغام PACC با روش های کاهش ابعاد
• 90. بهینه سازی الگوریتم PACC
• 91. استفاده از معماری های محاسباتی جدید
• 92. پردازش موازی (Parallel Processing)
• 93. پردازش توزیع شده (Distributed Processing)
• 94. مطالعات موردی (Case Studies)
• 95. کاربرد PACC در بیوانفورماتیک
• 96. کاربرد PACC در علوم اجتماعی
• 97. کاربرد PACC در اقتصاد
• 98. کاربرد PACC در هوش مصنوعی
• 99. چالش های پیش رو در PACC
• 100. اصول گایدینگ (Guiding Principles) در PACC