کتاب از تکامل تا علیت: مدل‌سازی پیشرفته برای تخمین اثرات سرریز در شبکه‌های پیچیده

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب از تکامل تا علیت: مدل‌سازی پیشرفته برای تخمین اثرات سرریز در شبکه‌های پیچیده

موضوع کلی: استنتاج علّی در علم داده

موضوع میانی: طراحی آزمایش و تحلیل اثرات در سیستم‌های پیچیده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی استنتاج علّی
• 2. مفاهیم پایه: علت، معلول، همبستگی
• 3. مدل‌های گرافیکی علّی: DAG و Causal Markov Condition
• 4. استنتاج علّی با استفاده از مداخله (Intervention)
• 5. محاسبه اثرات علّی با Do-Calculus
• 6. شناسایی اثرات علّی: Backdoor Adjustment
• 7. شناسایی اثرات علّی: Frontdoor Adjustment
• 8. متغیرهای مخدوش‌گر (Confounders) و روش‌های کنترل آنها
• 9. متغیرهای میانجی (Mediators) و تحلیل مسیر
• 10. متغیرهای برخورد دهنده (Colliders) و سوگیری ناشی از آنها
• 11. مفاهیم اساسی در طراحی آزمایش (Experimentation)
• 12. انواع طراحی آزمایش: A/B Testing, Randomized Controlled Trials (RCT)
• 13. سوگیری‌های رایج در طراحی آزمایش و راه‌های مقابله با آنها
• 14. تخمین اثرات در گروه‌های مختلف (Heterogeneous Treatment Effects)
• 15. تحلیل زیرگروه‌ها (Subgroup Analysis) و مشکلات آن
• 16. اثرات شرطی میانگین (Conditional Average Treatment Effect - CATE)
• 17. اندازه‌گیری و تعریف اثرات سرریز (Spillover Effects)
• 18. انواع اثرات سرریز: مستقیم، غیرمستقیم، همزمان
• 19. اثرات سرریز در شبکه‌های اجتماعی و آنلاین
• 20. شناسایی و اندازه‌گیری اثرات سرریز در داده‌های مشاهده‌ای
• 21. آشنایی با مدل‌های تکاملی (Evolutionary Models)
• 22. مفاهیم پایه در الگوریتم‌های تکاملی: جمعیت، انتخاب، جهش، تقاطع
• 23. الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms) و کاربردهای آنها
• 24. برنامه‌نویسی ژنتیک (Genetic Programming) و کاربردهای آن
• 25. استراتژی‌های تکاملی (Evolution Strategies) و کاربردهای آن
• 26. ارتباط بین مدل‌های تکاملی و سیستم‌های پیچیده
• 27. مقدمه‌ای بر شبکه‌های پیچیده (Complex Networks)
• 28. مفاهیم پایه: گره، یال، درجه، مرکزیت
• 29. انواع شبکه‌ها: شبکه‌های اجتماعی، شبکه‌های زیستی، شبکه‌های تکنولوژیکی
• 30. اندازه‌گیری ویژگی‌های شبکه‌ها: Clustering Coefficient, Path Length
• 31. مدل‌های ساخت شبکه‌ها: Random Networks, Scale-Free Networks
• 32. مدل‌سازی اثرات سرریز در شبکه‌های پیچیده با استفاده از مدل‌های تکاملی
• 33. ادغام مدل‌های تکاملی و استنتاج علّی
• 34. ارزیابی اثرات مداخله در شبکه‌های پیچیده با استفاده از مدل‌های تکاملی
• 35. مدل‌سازی سرایت (Contagion) در شبکه‌ها با استفاده از مدل‌های تکاملی
• 36. بهینه‌سازی مداخلات در شبکه‌های پیچیده با استفاده از مدل‌های تکاملی
• 37. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در داده‌های شبکه‌ای با استفاده از مدل‌های تکاملی
• 38. تخمین اثرات علّی در حضور اثرات سرریز با مدل‌های تکاملی
• 39. شناسایی ساختار علّی شبکه‌ها با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 40. کشف روابط علّی در داده‌های شبکه‌ای با روش‌های تکاملی
• 41. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های تکاملی در استنتاج علّی
• 42. بررسی دقت (Accuracy) و بازده (Efficiency) مدل‌ها
• 43. مقایسه مدل‌های تکاملی با روش‌های سنتی استنتاج علّی
• 44. روش‌های اعتبار سنجی (Validation) نتایج استنتاج علّی
• 45. محدودیت‌های مدل‌های تکاملی در استنتاج علّی و راه‌های غلبه بر آنها
• 46. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی‌شده برای ارزیابی مدل‌ها
• 47. مقایسه روش‌های مختلف شبیه‌سازی داده‌های شبکه‌ای
• 48. ایجاد داده‌های شبیه‌سازی‌شده با اثرات سرریز
• 49. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌ها در داده‌های شبیه‌سازی‌شده
• 50. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های تکاملی برای استنتاج علّی
• 51. روش‌های تنظیم پارامتر (Parameter Tuning) در الگوریتم‌های تکاملی
• 52. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی Bayesian برای تنظیم پارامتر
• 53. حساسیت تحلیل (Sensitivity Analysis) مدل‌ها نسبت به پارامترها
• 54. مقابله با چالش مقیاس‌پذیری (Scalability) در مدل‌های تکاملی
• 55. روش‌های موازی‌سازی (Parallelization) الگوریتم‌های تکاملی
• 56. استفاده از محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing)
• 57. بهینه‌سازی کد (Code Optimization) برای افزایش سرعت
• 58. کاربرد مدل‌های تکاملی در مسائل واقعی استنتاج علّی
• 59. مطالعه موردی: بازاریابی شبکه‌ای (Network Marketing)
• 60. مطالعه موردی: سلامت عمومی (Public Health)
• 61. مطالعه موردی: سیاست‌گذاری (Policy Making)
• 62. مطالعه موردی: پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها (Disease Spread Prediction)
• 63. مطالعه موردی: مدیریت بحران (Crisis Management)
• 64. اخلاق در استنتاج علّی و طراحی آزمایش در شبکه‌ها
• 65. حریم خصوصی (Privacy) و امنیت داده‌ها
• 66. شفافیت (Transparency) و پاسخگویی (Accountability)
• 67. سوگیری (Bias) و انصاف (Fairness) در نتایج
• 68. مسئولیت‌پذیری (Responsibility) در استفاده از نتایج
• 69. آینده استنتاج علّی با استفاده از مدل‌های تکاملی
• 70. ادغام مدل‌های تکاملی با یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 71. توسعه مدل‌های تکاملی برای داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 72. استفاده از مدل‌های تکاملی برای استنتاج علّی counterfactual
• 73. کاربرد مدل‌های تکاملی در استنتاج علّی counterfactual در شبکه‌ها
• 74. چالش‌های آینده و فرصت‌های تحقیقاتی در این حوزه
• 75. روش‌های کاهش واریانس در تخمین اثرات علّی
• 76. استفاده از روش‌های کنترل واریانس (Variance Reduction)
• 77. تخمین اثرات علّی با استفاده از روش‌های نیمه‌پارامتری
• 78. تحلیل حساسیت به فرضیات (Sensitivity Analysis to Assumptions)
• 79. مدل‌سازی ناهمگنی (Heterogeneity) در اثرات سرریز
• 80. استفاده از مدل‌های مخلوط (Mixture Models)
• 81. استفاده از مدل‌های درخت تصمیم (Decision Tree Models)
• 82. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forest Models) برای تخمین CATE
• 83. کاربرد ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines) برای تخمین CATE
• 84. استفاده از رگرسیون گاوسی (Gaussian Process Regression) برای تخمین CATE
• 85. مدل‌سازی اثرات سرریز با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 86. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
• 87. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks)
• 88. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence Models)
• 89. مدل‌های توجه (Attention Mechanisms) در شبکه‌های عصبی
• 90. استفاده از مدل‌های گرافیکی برای نمایش روابط علّی در داده‌های شبکه‌ای
• 91. استفاده از مدل‌های گرافیکی Bayesian
• 92. استفاده از مدل‌های گرافیکی Markov
• 93. استفاده از مدل‌های گرافیکی conditional random fields
• 94. ادغام دانش متخصص (Expert Knowledge) در مدل‌سازی علّی
• 95. استفاده از روش‌های elicitation برای جمع‌آوری دانش متخصص
• 96. استفاده از دانش متخصص برای اعتبارسنجی مدل‌ها
• 97. استفاده از دانش متخصص برای تفسیر نتایج
• 98. کاربرد مدل‌های تکاملی در کشف سیاست‌های بهینه (Optimal Policies)
• 99. بهینه‌سازی سیاست‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 100. استفاده از مدل‌های تکاملی برای آموزش سیاست‌های بهینه