, ,

کتاب یادگیری انتقالی در مدل‌های خطی پراکنده با ابعاد بالا: یک رویکرد نوین برای داده‌های اقتصادی و مالی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 یادگیری انتقالی در مدل‌های خطی پراکنده با ابعاد بالا: یک رویکرد نوین برای داده‌های اقتصادی و مالی

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: یادگیری انتقالی برای مدل‌های خطی با ضرایب پراکنده و ساختار عاملی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های با ابعاد بالا در اقتصاد و مالی
  • 2. چالش‌های مدل‌سازی با داده‌های پربعد
  • 3. مروری بر مدل‌های خطی کلاسیک و محدودیت‌های آن‌ها
  • 4. آشنایی با مفهوم پراکندگی (Sparsity) در مدل‌سازی
  • 5. ضرورت استفاده از مدل‌های عاملی در اقتصادسنجی
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی: چرا و چگونه؟
  • 7. نقشه راه دوره: از مبانی تا کاربردها
  • 8. اهداف یادگیری و نتایج مورد انتظار
  • 9. مروری بر پیش‌زمینه‌های ریاضی و آماری مورد نیاز
  • 10. ابزارهای نرم‌افزاری مورد استفاده در دوره (R/Python)
  • 11. مفهوم رگرسیون منظم‌سازی شده (Regularized Regression)
  • 12. رگرسیون LASSO: مبانی و کاربردها
  • 13. خواص آماری و محاسباتی LASSO
  • 14. انتخاب متغیر با LASSO
  • 15. رگرسیون Ridge: بهبود پایداری و کاهش واریانس
  • 16. ترکیب LASSO و Ridge: رگرسیون Elastic Net
  • 17. رگرسیون Group LASSO برای ساختارهای گروهی
  • 18. رگرسیون Fused LASSO برای داده‌های سری زمانی
  • 19. معیارهای انتخاب پارامتر تنظیم‌کننده (Tuning Parameter Selection)
  • 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای انتخاب مدل
  • 21. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC) در مدل‌های پراکنده
  • 22. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای مدل‌های پراکنده (Coordinate Descent)
  • 23. برآورد و استنتاج در مدل‌های خطی پراکنده
  • 24. خواص اوراکل (Oracle Properties) در انتخاب متغیر
  • 25. محدودیت‌های مدل‌های خطی پراکنده در حضور عوامل پنهان
  • 26. مثال‌های کاربردی از مدل‌های پراکنده در پیش‌بینی اقتصادی
  • 27. مدل‌های رگرسیون کوانتیل پراکنده
  • 28. رگرسیون لجستیک پراکنده برای طبقه‌بندی پربعد
  • 29. چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های بسیار پربعد
  • 30. معرفی ادبیات پیشرفته‌تر در مدل‌های پراکنده
  • 31. مفهوم کاهش ابعاد (Dimension Reduction)
  • 32. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): مبانی و کاربردها
  • 33. PCA در داده‌های با ابعاد بالا
  • 34. تعیین تعداد مولفه‌های اصلی
  • 35. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) در اقتصاد و مالی
  • 36. مدل‌های رگرسیون تقویت‌شده با عامل (Factor-Augmented Regression)
  • 37. برآورد عوامل پنهان در داده‌های پربعد
  • 38. روش‌های برآورد عوامل: روش مولفه‌های اصلی
  • 39. روش‌های برآورد عوامل: روش حداقل مربعات تعمیم‌یافته
  • 40. مدل‌های عاملی پویا (Dynamic Factor Models – DFM)
  • 41. کاربرد DFM در پیش‌بینی کلان‌اقتصادی
  • 42. جداسازی مولفه‌های مشترک و خاص (Common vs. Idiosyncratic Components)
  • 43. تفسیر عوامل استخراج شده در داده‌های اقتصادی و مالی
  • 44. چالش‌های شناسایی و برآورد عوامل
  • 45. استنتاج در مدل‌های عاملی پربعد
  • 46. کاربرد مدل‌های عاملی در مدیریت ریسک و پرتفوی
  • 47. مدل‌های عاملی غیرخطی: مقدمه
  • 48. مدل‌های عاملی چندسطحی
  • 49. محدودیت‌های مدل‌های عاملی در مواجهه با پراکندگی
  • 50. ترکیب کاهش ابعاد و انتخاب متغیر
  • 51. تعریف و اهمیت یادگیری انتقالی
  • 52. تفاوت یادگیری انتقالی با یادگیری سنتی و جمع‌آوری داده
  • 53. مفاهیم کلیدی: دامنه منبع، دامنه هدف، وظیفه
  • 54. دسته‌بندی یادگیری انتقالی: استقرایی (Inductive Transfer Learning)
  • 55. دسته‌بندی یادگیری انتقالی: تراگذری (Transductive Transfer Learning)
  • 56. دسته‌بندی یادگیری انتقالی: بدون نظارت (Unsupervised Transfer Learning)
  • 57. استراتژی‌های یادگیری انتقالی: انتقال مبتنی بر نمونه (Instance-based)
  • 58. استراتژی‌های یادگیری انتقالی: انتقال مبتنی بر ویژگی (Feature-based)
  • 59. استراتژی‌های یادگیری انتقالی: انتقال مبتنی بر پارامتر (Parameter-based)
  • 60. استراتژی‌های یادگیری انتقالی: انتقال مبتنی بر دانش رابطه‌ای
  • 61. معیارهای ارزیابی کارایی انتقال
  • 62. چالش‌ها و موانع یادگیری انتقالی (عدم تطابق دامنه)
  • 63. انتخاب دامنه منبع مناسب
  • 64. کاربرد یادگیری انتقالی در مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 65. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های تئوریک یادگیری انتقالی
  • 66. معرفی مدل خطی پراکنده تقویت شده با عامل (FASLM)
  • 67. انگیزه ترکیب FASLM با یادگیری انتقالی
  • 68. ساختار کلی مدل یادگیری انتقالی FASLM
  • 69. اشتراک دانش بین دامنه‌های منبع و هدف در FASLM
  • 70. انتقال ضرایب پراکنده بین مدل‌ها
  • 71. انتقال ساختار عاملی و عوامل پنهان
  • 72. انتقال همزمان ساختارهای پراکنده و عاملی
  • 73. تابع هدف (Objective Function) مدل یادگیری انتقالی FASLM
  • 74. عبارت‌های منظم‌سازی (Regularization Terms) برای انتقال ضرایب
  • 75. عبارت‌های منظم‌سازی برای انتقال عوامل
  • 76. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای مدل انتقالی (ADMM, Alternating Minimization)
  • 77. برآورد همزمان پارامترها در دامنه‌های مختلف
  • 78. خواص آماری: سازگاری (Consistency) برآوردگرها
  • 79. خواص آماری: نرخ‌های همگرایی (Convergence Rates)
  • 80. تحلیل حساسیت نسبت به پارامترهای تنظیم‌کننده انتقال
  • 81. انتخاب تعداد عوامل و پارامترهای انتقال
  • 82. اثر عدم تطابق دامنه بر عملکرد مدل انتقالی
  • 83. استنتاج آماری در مدل‌های انتقالی FASLM
  • 84. فرمول‌بندی‌های مختلف برای انتقال (مثلاً، اشتراک جزئی در مقابل اشتراک کامل)
  • 85. مزایای یادگیری انتقالی FASLM بر روش‌های سنتی
  • 86. آماده‌سازی داده‌های اقتصادی و مالی برای FASLM انتقالی
  • 87. مدیریت داده‌های گمشده و نویزدار در چارچوب انتقالی
  • 88. معیارهای ارزیابی مدل‌های FASLM انتقالی در پیش‌بینی
  • 89. مطالعه موردی: پیش‌بینی رشد اقتصادی با استفاده از داده‌های چندکشوری
  • 90. مطالعه موردی: پیش‌بینی بازده سهام در بازارهای نوظهور با انتقال دانش از بازارهای توسعه‌یافته
  • 91. مطالعه موردی: مدل‌سازی ریسک اعتباری با داده‌های ناهمگن
  • 92. کاربرد در اقتصادسنجی علّی (Causal Econometrics) با داده‌های پربعد
  • 93. پیاده‌سازی عملی مدل در R یا Python
  • 94. چالش‌های محاسباتی و مقیاس‌پذیری در کاربردهای بزرگ
  • 95. پایداری و قدرت مدل در برابر تغییرات ساختاری (Structural Breaks)
  • 96. توسعه مدل: افزودن اثرات غیرخطی و تعاملات
  • 97. ترکیب با یادگیری عمیق (Deep Transfer Learning) برای FASLM
  • 98. جنبه‌های اخلاقی و تفسیری مدل‌های پیچیده
  • 99. مروری بر گرایش‌ها و مسائل باز در تحقیقات یادگیری انتقالی و مدل‌های پربعد
  • 100. جمع‌بندی دوره و افق‌های آینده

📚 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 یادگیری انتقالی در مدل‌های خطی پراکنده با ابعاد بالا: یک رویکرد نوین برای داده‌های اقتصادی و مالی”

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

پیمایش به بالا