سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی شاخص انتشار با مدل‌های تنسوری و تکنیک‌های پیشرفته آماری

کتاب پیش‌بینی شاخص انتشار با مدل‌های تنسوری و تکنیک‌های پیشرفته آماری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 پیش‌بینی شاخص انتشار با مدل‌های تنسوری و تکنیک‌های پیشرفته آماری

موضوع کلی: داده‌کاوی و یادگیری ماشینی

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی با داده‌های تنسوری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: پیش‌بینی شاخص انتشار با مدل‌های تنسوری و تکنیک‌های پیشرفته آماری
  • 2. اهمیت پیش‌بینی سری‌های زمانی در دنیای امروز
  • 3. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و یادگیری ماشین
  • 4. مروری بر مفاهیم پایه آمار و احتمال
  • 5. داده‌های سری زمانی: تعاریف و ویژگی‌ها
  • 6. انواع داده در پیش‌بینی: از اسکالر تا تنسور
  • 7. چالش‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی پیچیده
  • 8. نقش داده‌های چندبعدی در افزایش دقت پیش‌بینی
  • 9. مروری بر مقاله "Diffusion Index Forecast with Tensor Data"
  • 10. اهداف و نتایج مورد انتظار از این دوره
  • 11. تحلیل اجزای سری زمانی: روند، فصلی و نویز
  • 12. مفهوم ایستایی (Stationarity) و آزمون‌های آن
  • 13. مدل‌های خودرگرسیو (AR)
  • 14. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 15. مدل‌های ترکیبی ARMA و ARIMA
  • 16. مدل‌های هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing Models - ETS)
  • 17. مدل‌های رگرسیون با متغیرهای توضیحی (ARIMAX)
  • 18. معرفی مدل‌های سری زمانی چندمتغیره (VAR)
  • 19. هم‌جمعی (Cointegration) و مدل‌های VECM
  • 20. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی (RMSE, MAE, MAPE)
  • 21. تعریف اسکالرها، بردارها و ماتریس‌ها به عنوان تنسورهای خاص
  • 22. تنسور چیست؟ تعریف عمومی تنسورها (N-way arrays)
  • 23. مرتبه (Order) یا بعد (Dimension) یک تنسور
  • 24. نمایش و ساختار داده تنسورها
  • 25. حالت‌برداری (Vectorization) و ماتریس‌سازی (Matricization) تنسورها
  • 26. ضرب حالت-n (Mode-n Product) تنسور
  • 27. ضرب هادامارد (Hadamard Product) و کرونکر (Kronecker Product) برای تنسورها
  • 28. تنسور انقباض (Tensor Contraction) و کاربردهای آن
  • 29. نرم‌ها و فاصله‌ها در فضای تنسوری (Tensor Norms and Distances)
  • 30. عملیات پایه با تنسورها در پایتون (مفاهیم اولیه)
  • 31. مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل تنسور (Tensor Decomposition)
  • 32. ضرورت تجزیه تنسورها در داده‌کاوی
  • 33. تجزیه CP (CANDECOMP/PARAFAC) و مدل آن
  • 34. الگوریتم ALS (Alternating Least Squares) برای CP
  • 35. انتخاب رتبه (Rank) مناسب برای تجزیه CP
  • 36. تجزیه تاکر (Tucker Decomposition) و مدل آن
  • 37. مولفه‌های اصلی تنسوری (HOSVD - Higher-Order Singular Value Decomposition)
  • 38. ارتباط بین تجزیه CP و Tucker
  • 39. تجزیه SVD برای تنسورها (Tensor SVD)
  • 40. تجزیه PARAFAC2 برای داده‌های با پروفایل متغیر
  • 41. تجزیه تنسور نامنفی (Non-negative Tensor Factorization - NTF)
  • 42. تجزیه تنسور اسپارس (Sparse Tensor Decomposition)
  • 43. تجزیه تنسور چندعاملی (Multi-factor Tensor Decomposition)
  • 44. معیارهای ارزیابی کیفیت تجزیه تنسور
  • 45. مسائل بهینه‌سازی در تجزیه تنسور
  • 46. معرفی شاخص‌های انتشار (Diffusion Indexes)
  • 47. اهمیت شاخص‌های انتشار در اقتصادسنجی و پیش‌بینی
  • 48. مدل‌های عاملی (Factor Models) در پیش‌بینی
  • 49. استخراج عامل‌ها با تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای شاخص انتشار
  • 50. استخراج عامل‌ها با تحلیل عاملی (Factor Analysis)
  • 51. ساخت شاخص‌های انتشار سنتی
  • 52. مدل‌های فضای حالت (State-Space Models) برای شاخص انتشار
  • 53. مزایا و محدودیت‌های شاخص‌های انتشار سنتی
  • 54. پیش‌بینی با استفاده از شاخص‌های انتشار سنتی
  • 55. رویکردهای ترکیبی در مدل‌سازی شاخص انتشار
  • 56. نمایش داده‌های چندبعدی سری زمانی به صورت تنسور
  • 57. ابعاد تنسوری در داده‌های پیش‌بینی: زمان، متغیرها، مقاطع
  • 58. مفهوم "داده‌های تنسوری" در مقاله الهام‌بخش
  • 59. چگونه تجزیه تنسور عوامل پنهان را در ابعاد مختلف استخراج می‌کند؟
  • 60. عوامل پنهان تنسوری به عنوان مولفه‌های انتشار
  • 61. مدل‌سازی ارتباط متقابل بین ابعاد با تنسورها
  • 62. مزایای رویکرد تنسوری نسبت به رویکردهای ماتریسی سنتی
  • 63. کاهش ابعاد موثر با تجزیه تنسور
  • 64. داده‌های پانل (Panel Data) به عنوان یک تنسور سه بعدی
  • 65. معرفی چارچوب کلی پیش‌بینی شاخص انتشار مبتنی بر تنسور
  • 66. مدل‌های عاملی تنسوری برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 67. مدل‌های تنسور دینامیک (Dynamic Tensor Models - DTM)
  • 68. مدل‌های خودرگرسیو تنسوری (Tensor Autoregressive - TAR)
  • 69. استفاده از تجزیه CP برای مدل‌سازی و پیش‌بینی شاخص انتشار
  • 70. استفاده از تجزیه تاکر برای مدل‌سازی و پیش‌بینی شاخص انتشار
  • 71. مدل‌های PARAFAC2 برای شاخص‌های انتشار پویا و متغیر
  • 72. رگرسیون تنسور بر تنسور (Tensor-on-Tensor Regression)
  • 73. تکنیک‌های منظم‌سازی تنسور (Tensor Regularization) در پیش‌بینی
  • 74. مدیریت داده‌های گمشده در مدل‌های شاخص انتشار تنسوری
  • 75. تکمیل تنسور (Tensor Completion) برای بازسازی داده‌ها
  • 76. روش‌های مقاوم‌سازی تجزیه تنسور در برابر نویز و داده‌های پرت
  • 77. استخراج ویژگی‌های پیش‌بینی‌کننده از عوامل تنسوری
  • 78. مدل‌سازی عوامل مشترک و خاص با تنسورها
  • 79. انتخاب مدل و رتبه بهینه در مدل‌های شاخص انتشار تنسوری
  • 80. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای مدل‌های تنسوری
  • 81. پیش‌بینی با داده‌های تنسوری با ابعاد بالا
  • 82. ملاحظات محاسباتی برای تنسورهای بزرگ و پیچیده
  • 83. محاسبات موازی و توزیع‌شده برای عملیات تنسور
  • 84. مطالعه موردی: پیش‌بینی اقتصاد کلان با شاخص انتشار تنسوری
  • 85. مطالعه موردی: پیش‌بینی بازارهای مالی با مدل‌های تنسوری
  • 86. مطالعه موردی: کاربرد در داده‌های سلامت و اپیدمیولوژی
  • 87. معیارهای پیشرفته ارزیابی پیش‌بینی برای مدل‌های تنسوری
  • 88. تحلیل عدم قطعیت (Uncertainty Quantification) در پیش‌بینی‌های تنسوری
  • 89. تفسیر عوامل تنسوری و معنای اقتصادی آنها
  • 90. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های تنسوری
  • 91. نقش نرم‌افزارهای تخصصی تنسور (مانند Tensorly, PyTorch)
  • 92. ایجاد داشبوردهای تعاملی برای نتایج پیش‌بینی
  • 93. پیش‌بینی بلندمدت در مقابل کوتاه‌مدت با تنسورها
  • 94. تجزیه و تحلیل سناریو (Scenario Analysis) با مدل‌های تنسوری
  • 95. مقایسه مدل‌های تنسوری با مدل‌های یادگیری عمیق در سری زمانی
  • 96. روندها و تحقیقات کنونی در پیش‌بینی تنسوری
  • 97. یادگیری عمیق با تنسورها: شبکه‌های عصبی تنسوری
  • 98. استنتاج علّی (Causal Inference) با داده‌های تنسوری
  • 99. ملاحظات اخلاقی و سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی پیچیده
  • 100. جمع‌بندی دوره و چشم‌انداز 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.