کتاب انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با استفاده از Optimal Transport و Wasserstein DRO: یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین و افزایش دقت نتایج
, ,

کتاب انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با استفاده از Optimal Transport و Wasserstein DRO: یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین و افزایش دقت نتایج

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000009941 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 انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با استفاده از Optimal Transport و Wasserstein DRO: یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین و افزایش دقت نتایج

موضوع کلی: یادگیری ماشین و آمار

موضوع میانی: انتخاب سایت آزمایشگاهی و بهینه‌سازی توزیع

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا انتخاب سایت آزمایشگاهی اهمیت دارد؟
  • 2. اهداف دوره: کاهش خطا، افزایش دقت، رویکرد نوین
  • 3. مروری بر اصول آزمایشات علمی و A/B تست
  • 4. مفاهیم پایه آماری: جامعه، نمونه، متغیرها
  • 5. مفاهیم پایه آماری: تخمینگرها و بایاس (Bias)
  • 6. مفاهیم پایه آماری: واریانس و خطای استاندارد
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش داده‌ها
  • 8. آشنایی با انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری
  • 9. توزیع‌های احتمالاتی پایه و کاربرد آن‌ها
  • 10. چالش‌های رایج در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها
  • 11. تعریف شیفت توزیع (Distribution Shift)
  • 12. انواع شیفت توزیع: Covariate Shift
  • 13. انواع شیفت توزیع: Concept Shift
  • 14. انواع شیفت توزیع: Label Shift
  • 15. تأثیر شیفت توزیع بر اعتبار نتایج آزمایش‌ها
  • 16. مشکلات تخمین‌گری تحت شیفت توزیع
  • 17. خطر تعمیم‌پذیری (Generalization) ضعیف
  • 18. مثال‌های عملی از شیفت توزیع در دنیای واقعی
  • 19. چرا روش‌های سنتی مدیریت شیفت توزیع کافی نیستند؟
  • 20. انگیزه برای رویکردهای قوی‌تر (Robust) در مواجهه با عدم قطعیت
  • 21. مروری بر بهینه‌سازی محدب (Convex Optimization)
  • 22. مفاهیم پایه بهینه‌سازی: تابع هدف و قیدها
  • 23. آشنایی با دوگانگی لاگرانژ (Lagrangian Duality)
  • 24. روش‌های حل مسائل بهینه‌سازی (مروری کلی)
  • 25. یادآوری جبر خطی ضروری برای این مبحث
  • 26. مروری بر نظریه احتمال و متغیرهای تصادفی
  • 27. امید ریاضی و کوواریانس
  • 28. آماره‌های مرتبه بالا (ممان‌ها)
  • 29. مقدمه‌ای بر آزمون فرض آماری (Hypothesis Testing)
  • 30. استنباط آماری و حدود اطمینان
  • 31. معرفی حمل و نقل بهینه (Optimal Transport – OT)
  • 32. مسئله Monge و Kantorovich
  • 33. تابع هزینه (Cost Function) در OT: L1, L2, Euclidean Squared
  • 34. مفهوم برنامه‌ریزی حمل و نقل (Transportation Plan)
  • 35. فاصله Wasserstein (زمین‌شویی) W1 و W2
  • 36. ویژگی‌های فاصله Wasserstein
  • 37. تفسیر هندسی فاصله Wasserstein
  • 38. پیچیدگی محاسباتی مسئله OT
  • 39. تنظیم‌گرایی آنتروپیک (Entropic Regularization) در OT
  • 40. الگوریتم Sinkhorn برای OT منظم
  • 41. کاربردهای فاصله Wasserstein در یادگیری ماشین
  • 42. محاسبه تقریبی فواصل OT برای داده‌های بزرگ
  • 43. مفهوم Barycenter در Optimal Transport
  • 44. OT گسسته و پیوسته
  • 45. ابزارهای نرم‌افزاری برای OT (مثلاً Python Optimal Transport)
  • 46. معرفی بهینه‌سازی با رویکرد قوی (Robust Optimization)
  • 47. مجموعه‌های عدم قطعیت (Uncertainty Sets)
  • 48. انگیزه برای بهینه‌سازی مقاوم توزیعی (Distributionally Robust Optimization – DRO)
  • 49. بهینه‌سازی بدترین حالت (Worst-Case Optimization)
  • 50. معیارهای فاصله احتمالاتی برای تعریف عدم قطعیت
  • 51. Total Variation Distance
  • 52. Kullback-Leibler Divergence
  • 53. Chi-squared Divergence
  • 54. معرفی Wasserstein DRO
  • 55. تعریف "توپ" Wasserstein (Wasserstein Ball)
  • 56. فرمول‌بندی مسائل Wasserstein DRO
  • 57. ساختار دوگانه مسائل Wasserstein DRO
  • 58. ارتباط DRO با رگولاریزاسیون (Regularization)
  • 59. حل مسائل ساده Wasserstein DRO
  • 60. ویژگی‌های محدب بودن در Wasserstein DRO
  • 61. فرمول‌بندی مسئله انتخاب سایت آزمایشگاهی
  • 62. هدف: حداقل‌سازی خطای تخمین در بدترین حالت
  • 63. تعریف "سایت آزمایشگاهی" و ویژگی‌های آن
  • 64. تأثیر عدم قطعیت در توزیع بر انتخاب سایت
  • 65. چالش عدم شناخت توزیع‌های آینده
  • 66. رویکردهای موجود برای انتخاب سایت (مروری کوتاه)
  • 67. محدودیت‌های روش‌های سنتی انتخاب سایت
  • 68. انگیزه برای استفاده از OT و DRO در انتخاب سایت
  • 69. مسئله تخصیص بودجه به سایت‌ها (Budget Allocation)
  • 70. چارچوب "Where to Experiment?" از مقاله الهام‌بخش
  • 71. مدل‌سازی شیفت توزیع با استفاده از فاصله Wasserstein
  • 72. فرمول‌بندی مسئله انتخاب سایت به عنوان یک Wasserstein DRO
  • 73. تابع هدف: حداقل‌سازی واریانس تخمین در بدترین حالت
  • 74. ساختار مجموعه عدم قطعیت (توپ Wasserstein)
  • 75. شعاع توپ Wasserstein: یک هایپرپارامتر کلیدی
  • 76. بازنویسی مسئله DRO با استفاده از دوگانگی
  • 77. حل مسئله دوگانه و ارتباط آن با OT
  • 78. نقش برنامه‌ریزی حمل و نقل بهینه در یافتن سایت‌ها
  • 79. ویژگی‌های جواب بهینه برای انتخاب سایت‌ها
  • 80. الگوریتم‌های محاسباتی برای حل این مسئله
  • 81. الگوریتم‌های مبتنی بر بهینه‌سازی محدب برای DRO
  • 82. تضمین‌های نظری و تحلیل حساسیت
  • 83. ارتباط با وزن‌دهی نمونه‌ها (Importance Sampling)
  • 84. کاربرد مفهوم C-transform در راه‌حل
  • 85. تحلیل هزینه‌های محاسباتی و پیچیدگی الگوریتم‌ها
  • 86. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مدل
  • 87. انتخاب شعاع Wasserstein Ball در عمل
  • 88. مقیاس‌پذیری و روش‌های تقریبی برای داده‌های بزرگ
  • 89. مطالعه موردی 1: انتخاب سایت برای آزمایش‌های A/B آنلاین
  • 90. مطالعه موردی 2: بهینه‌سازی محل سنسورها در شبکه‌ها
  • 91. مطالعه موردی 3: انتخاب کلینیک‌ها در کارآزمایی‌های بالینی
  • 92. مقایسه با روش‌های Baseline (انتخاب تصادفی، حریصانه)
  • 93. محدودیت‌ها و فرض‌های مدل پیشنهادی
  • 94. بسط‌ها و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
  • 95. کاربرد در طراحی آزمایشات (Design of Experiments)
  • 96. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی و دستاوردهای دوره
  • 97. مرور چارچوب انتخاب هوشمندانه سایت
  • 98. تأثیر آینده انتخاب هوشمندانه سایت بر علم و صنعت
  • 99. مسائل باز و چالش‌های حل‌نشده در این حوزه
  • 100. پرسش و پاسخ نهایی و بحث

📚 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 انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با استفاده از Optimal Transport و Wasserstein DRO: یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین و افزایش دقت نتایج”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا