کتاب برآوردگرهای حداکثر امتیاز مبتنی بر ReLU و DNN: بهینه‌سازی هوشمند و تعمیم‌پذیری پیشرفته
, ,

کتاب برآوردگرهای حداکثر امتیاز مبتنی بر ReLU و DNN: بهینه‌سازی هوشمند و تعمیم‌پذیری پیشرفته

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008502 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 برآوردگرهای حداکثر امتیاز مبتنی بر ReLU و DNN: بهینه‌سازی هوشمند و تعمیم‌پذیری پیشرفته

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در آمار و یادگیری ماشین

موضوع میانی: برآوردگرهای نوین و بهینه‌سازی با رویکرد یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی نظری و آماری**
  • 2. مقدمه‌ای بر آمار، اقتصادسنجی و یادگیری ماشین
  • 3. مفهوم برآورد و برآوردگرها در آمار
  • 4. ویژگی‌های مطلوب برآوردگرها: سازگاری، کارایی و نااریبی
  • 5. مدل‌های انتخاب دوتایی: مقدمه‌ای بر مدل‌های لاجیت و پروبیت
  • 6. محدودیت‌های مدل‌های پارامتریک: فرضیات توزیعی قوی
  • 7. ورود به دنیای مدل‌های نیمه‌پارامتریک و ناپارامتریک
  • 8. معرفی مفهوم تابع امتیاز (Score Function)
  • 9. چرا به "حداکثرسازی امتیاز" نیاز داریم؟ شهود اولیه
  • 10. بهینه‌سازی در آمار و یادگیری ماشین: مفاهیم پایه
  • 11. توابع هدف: محدب، غیرمحدب، هموار و ناهموار
  • 12. چالش‌های بهینه‌سازی توابع هدف غیرهموار و پله‌ای
  • 13. بخش دوم: برآوردگر حداکثر امتیاز کلاسیک (Manski)**
  • 14. معرفی برآوردگر حداکثر امتیاز Manski
  • 15. فرمول‌بندی ریاضی و تابع هدف برآوردگر Manski
  • 16. فرضیات اساسی مدل: میانه شرطی صفر
  • 17. شهود هندسی برآوردگر حداکثر امتیاز
  • 18. ویژگی‌های آماری برآوردگر Manski: سازگاری (Consistency)
  • 19. چالش‌های محاسباتی: طبیعت گسسته و غیرمحدب تابع هدف
  • 20. نرخ همگرایی کند: یک محدودیت کلیدی
  • 21. عدم وجود توزیع حدی نرمال و مشکلات استنتاج آماری
  • 22. روش‌های حل عددی برای برآوردگر Manski
  • 23. مفهوم تعمیم‌یافته حداکثر امتیاز (Generalized Maximum Score)
  • 24. بررسی مدل‌های انتخاب چندگانه (Multinomial Choice)
  • 25. مروری بر سایر روش‌های نیمه‌پارامتریک (Kernel, Series)
  • 26. بخش سوم: مبانی یادگیری عمیق برای برآورد**
  • 27. از رگرسیون خطی تا شبکه‌های عصبی
  • 28. پرسپترون تک‌لایه و محدودیت‌های آن
  • 29. شبکه‌های عصبی پیشخور چندلایه (MLP)
  • 30. مفهوم توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
  • 31. توابع فعال‌سازی کلاسیک: سیگموئید و تانژانت هیپربولیک
  • 32. مشکل محو شدگی گرادیان (Vanishing Gradient Problem)
  • 33. معرفی تابع فعال‌سازی ReLU (Rectified Linear Unit)
  • 34. ویژگی‌های ریاضی تابع ReLU: خطی بودن قطعه‌ای
  • 35. مزایای ReLU در بهینه‌سازی و کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 36. انواع دیگر ReLU: Leaky ReLU, PReLU, ELU
  • 37. مفهوم یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 38. قضیه تقریب جهانی (Universal Approximation Theorem)
  • 39. الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 40. توابع زیان (Loss Functions) در یادگیری ماشین
  • 41. بهینه‌سازها: از گرادیان کاهشی تصادفی (SGD) تا Adam
  • 42. بیش‌برازش (Overfitting) و روش‌های مقابله با آن
  • 43. منظم‌سازی (Regularization): L1, L2 و Dropout
  • 44. بخش چهارم: برآوردگرهای حداکثر امتیاز مبتنی بر ReLU و DNN**
  • 45. ایده اصلی: تقریب تابع امتیاز ناهموار با یک شبکه عصبی هموار
  • 46. چرا شبکه‌های ReLU برای تقریب توابع پله‌ای مناسب هستند؟
  • 47. ساختار یک شبکه ReLU برای تقریب تابع علامت (Sign Function)
  • 48. فرمول‌بندی برآوردگر حداکثر امتیاز مبتنی بر ReLU (ReLU-MSE)
  • 49. تابع هدف جدید: یک تقریب هموار از تابع امتیاز Manski
  • 50. نقش معماری شبکه (عمق و عرض) در کیفیت تقریب
  • 51. معرفی برآوردگر حداکثر امتیاز تعمیم‌یافته مبتنی بر DNN (DNN-GMSE)
  • 52. انعطاف‌پذیری DNN در مدل‌سازی ساختارهای پیچیده
  • 53. مزایای محاسباتی: امکان استفاده از بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان
  • 54. تحلیل بایاس (Bias) ناشی از تقریب شبکه عصبی
  • 55. انتخاب معماری بهینه: چالش تنظیم فراپارامترها (Hyperparameters)
  • 56. مقایسه برآوردگر ReLU-MSE و DNN-GMSE
  • 57. نحوه برخورد با متغیرهای توضیحی پیوسته و گسسته
  • 58. تفسیر پارامترهای تخمین‌زده شده در مدل‌های مبتنی بر DNN
  • 59. بخش پنجم: تحلیل نظری و خواص آماری پیشرفته**
  • 60. مقدمه‌ای بر تئوری مجانبی (Asymptotic Theory) برای برآوردگرهای جدید
  • 61. اثبات سازگاری برآوردگر مبتنی بر ReLU
  • 62. تحلیل نرخ همگرایی و مقایسه با برآوردگر کلاسیک
  • 63. شرایط لازم برای دستیابی به نرخ همگرایی پارامتریک
  • 64. بررسی نرمال بودن مجانبی (Asymptotic Normality) برآوردگر
  • 65. استنتاج آماری: ساخت فاصله‌های اطمینان
  • 66. روش‌های آزمون فرض برای پارامترهای مدل
  • 67. نقش نرخ رشد پیچیدگی شبکه (Network Complexity)
  • 68. استفاده از روش‌های بوت‌استرپ (Bootstrap) برای استنتاج
  • 69. تحلیل پایداری و حساسیت برآوردگر نسبت به داده‌های پرت
  • 70. مقایسه نظری با برآوردگرهای مبتنی بر کرنل (Kernel-based Estimators)
  • 71. مفهوم شناسایی (Identification) در مدل‌های جدید
  • 72. پیچیدگی محاسباتی و مقیاس‌پذیری الگوریتم
  • 73. بخش ششم: پیاده‌سازی عملی، کاربردها و توسعه‌های آینده**
  • 74. معرفی ابزارهای پیاده‌سازی: TensorFlow و PyTorch
  • 75. مراحل پیاده‌سازی گام به گام برآوردگر ReLU-MSE
  • 76. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده برای ارزیابی عملکرد
  • 77. اجرای یک مطالعه مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 78. تنظیم فراپارامترها با استفاده از اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 79. مطالعه موردی: کاربرد در اقتصاد نیروی کار
  • 80. مطالعه موردی: کاربرد در بازاریابی و تحلیل انتخاب مصرف‌کننده
  • 81. تفسیر نتایج عملی و استخراج بینش‌های سیاستی
  • 82. تعمیم مدل به داده‌های پانلی (Panel Data)
  • 83. بررسی مدل‌های با متغیر وابسته چندحالته (Multinomial Models)
  • 84. در نظر گرفتن ناهمسانی واریانس (Heteroskedasticity)
  • 85. محدودیت‌های روش و زمینه‌های تحقیقاتی آینده
  • 86. نتیجه‌گیری: جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی دوره

📚 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 برآوردگرهای حداکثر امتیاز مبتنی بر ReLU و DNN: بهینه‌سازی هوشمند و تعمیم‌پذیری پیشرفته”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا