MAPress
کتاب کشف مفاهیم و روابط تفسیرپذیر از داده‌های نامنظم: راهنمای کاربردی با یادگیری ماشین و استنتاج آماری پیشرفته

کتاب کشف مفاهیم و روابط تفسیرپذیر از داده‌های نامنظم: راهنمای کاربردی با یادگیری ماشین و استنتاج آماری پیشرفته

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 کشف مفاهیم و روابط تفسیرپذیر از داده‌های نامنظم: راهنمای کاربردی با یادگیری ماشین و استنتاج آماری پیشرفته

موضوع کلی: کشف دانش و الگو از داده‌های نامنظم

موضوع میانی: کشف مفاهیم تفسیرپذیر با یادگیری ماشین و استنتاج آماری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی و مقدمات
  • 2. مقدمه‌ای بر کشف دانش از داده‌های نامنظم
  • 3. چرا تفسیرپذیری در یادگیری ماشین اهمیت دارد؟
  • 4. داده‌های نامنظم: انواع، چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 5. مروری بر مفاهیم پایه آمار و احتمال
  • 6. یادگیری بانظارت، بی‌نظارت و تقویتی: یک مرور کلی
  • 7. فرآیند کشف دانش در پایگاه داده‌ها (KDD)
  • 8. آشنایی با محیط پایتون برای علم داده
  • 9. کتابخانه‌های ضروری: NumPy, Pandas, Scikit-learn
  • 10. مفاهیم پایه جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 11. اخلاق در علم داده و کشف دانش
  • 12. بخش دوم: پیش‌پردازش و بازنمایی داده‌های متنی
  • 13. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 14. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های متنی
  • 15. توکنیزاسیون (Tokenization): شکستن متن به واحدها
  • 16. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 17. حذف کلمات ایست (Stop Words)
  • 18. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
  • 19. مدل TF-IDF: ارزیابی اهمیت کلمات
  • 20. محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر شمارش
  • 21. مقدمه‌ای بر بازنمایی‌های توزیع‌شده (Distributed Representations)
  • 22. جاسازی کلمات (Word Embeddings) و چرایی استفاده از آن‌ها
  • 23. بخش سوم: مدل‌سازی مفاهیم با یادگیری بی‌نظارت
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری بی‌نظارت برای کشف مفهوم
  • 25. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) چیست؟
  • 26. تحلیل پتانسیل پنهان دیریکله (LDA)
  • 27. تفسیر موضوعات تولید شده توسط LDA
  • 28. ارزیابی کیفیت مدل‌های موضوعی
  • 29. الگوریتم‌های جایگزین برای مدل‌سازی موضوعی (NMF)
  • 30. جاسازی‌های متنی پیشرفته: Word2Vec
  • 31. جاسازی‌های متنی پیشرفته: GloVe
  • 32. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (BERT)
  • 33. استخراج مفاهیم از جاسازی‌های متنی با خوشه‌بندی
  • 34. بخش چهارم: مبانی استنتاج آماری و آزمون فرض
  • 35. آزمون فرض آماری چیست؟ اصول و مفاهیم
  • 36. فرضیه صفر (Null Hypothesis) و فرضیه مقابل (Alternative Hypothesis)
  • 37. مقدار احتمال (p-value) و نحوه تفسیر آن
  • 38. سطح معناداری (Significance Level)
  • 39. خطای نوع اول و خطای نوع دوم
  • 40. توان آماری یک آزمون (Statistical Power)
  • 41. توزیع‌های آماری کلیدی: نرمال، t و کای-دو
  • 42. آزمون‌های پارامتریک و ناپارامتریک
  • 43. آزمون t-test برای مقایسه میانگین‌ها
  • 44. آزمون کای-دو برای داده‌های دسته‌ای
  • 45. بخش پنجم: چالش آزمون فرض چندگانه در ابعاد بالا
  • 46. مشکل مقایسه‌های چندگانه (The Multiple Comparisons Problem)
  • 47. نرخ خطای خانواده‌ای (Family-Wise Error Rate - FWER)
  • 48. روش تصحیح بونفرونی (Bonferroni Correction) و محدودیت‌های آن
  • 49. مقدمه‌ای بر نرخ کشف غلط (False Discovery Rate - FDR)
  • 50. رویه بنجامینی-هاشبرگ (Benjamini-Hochberg) برای کنترل FDR
  • 51. تفاوت مفهومی بین FWER و FDR
  • 52. کنترل FDR در مقابل کنترل FWER: چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
  • 53. ابعاد بالا چیست؟ نفرین ابعاد (Curse of Dimensionality)
  • 54. چرا روش‌های کلاسیک در ابعاد بالا شکست می‌خورند؟
  • 55. اهمیت کنترل خطا در اکتشافات علمی مدرن
  • 56. بخش ششم: پل زدن بین یادگیری ماشین و استنتاج آماری
  • 57. چارچوب کلی برای کشف‌های تفسیرپذیر
  • 58. تولید فرضیه با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. انتخاب ویژگی (Feature Selection) به عنوان ابزاری برای تولید فرضیه
  • 60. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 61. رگولاریزاسیون L1 (Lasso) برای انتخاب ویژگی
  • 62. رگولاریزاسیون L2 (Ridge) و Elastic Net
  • 63. استنتاج آماری پس از انتخاب مدل (Post-selection Inference)
  • 64. چالش "نگاه دوگانه به داده‌ها" و راه‌حل‌ها
  • 65. روش داده‌شکافی (Data Splitting) برای استنتاج معتبر
  • 66. محدودیت‌های روش داده‌شکافی
  • 67. بخش هفتم: تکنیک‌های پیشرفته برای کنترل نرخ کشف غلط
  • 68. مقدمه‌ای بر روش ناک‌آف (Knockoffs)
  • 69. چگونه ناک‌آف‌ها متغیرهای ساختگی تولید می‌کنند؟
  • 70. کنترل دقیق FDR با استفاده از فیلتر ناک‌آف
  • 71. مزایای ناک‌آف‌ها نسبت به روش‌های دیگر
  • 72. ناک‌آف‌های مبتنی بر مدل و مستقل از مدل
  • 73. پیاده‌سازی ناک‌آف‌ها در پایتون
  • 74. تکنیک‌های نمونه‌گیری مجدد (Resampling): بوت‌استرپ و جک‌نایف
  • 75. آزمون‌های جایگشتی (Permutation Tests) برای ارزیابی معناداری
  • 76. استفاده از آزمون‌های جایگشتی در ابعاد بالا
  • 77. ترکیب یادگیری ماشین و آزمون‌های جایگشتی
  • 78. بخش هشتم: کاربردهای عملی و مطالعات موردی
  • 79. مطالعه موردی ۱: کشف موضوعات پزشکی معنادار از مقالات علمی
  • 80. پیش‌پردازش و مدل‌سازی موضوعی متون پزشکی
  • 81. فرموله‌بندی فرضیه‌ها: ارتباط موضوعات با نتایج بالینی
  • 82. اعمال کنترل FDR برای یافتن ارتباطات معتبر
  • 83. تفسیر و اعتبارسنجی اکتشافات پزشکی
  • 84. مطالعه موردی ۲: تحلیل نظرات کاربران برای کشف ویژگی‌های محصول
  • 85. استخراج جنبه (Aspect Extraction) از نقدها
  • 86. آزمون ارتباط بین ویژگی‌های محصول و امتیاز کاربران
  • 87. مصورسازی نتایج برای تصمیم‌گیری کسب‌وکار
  • 88. مطالعه موردی ۳: تحلیل داده‌های ژنومیک برای یافتن ژن‌های مرتبط با بیماری
  • 89. چالش‌های داده‌های با ابعاد بسیار بالا (p >> n)
  • 90. استفاده از Lasso و Knockoffs در تحلیل ژنومیک
  • 91. بخش نهم: گسترش رویکرد به انواع دیگر داده‌ها و مدل‌ها
  • 92. کار با داده‌های تصویری: استخراج ویژگی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 93. فرموله‌بندی فرضیه‌ها بر اساس ویژگی‌های بصری
  • 94. کشف الگوهای بصری مرتبط با یک متغیر خروجی
  • 95. کار با داده‌های سری زمانی و سیگنال‌ها
  • 96. کشف الگوهای زمانی معنادار
  • 97. فراتر از همبستگی: مقدمه‌ای بر استنتاج علی (Causal Inference)
  • 98. متغیرهای مخدوش‌کننده (Confounding Variables) و نحوه برخورد با آنها
  • 99. محدودیت‌های تفسیر علی در مطالعات مشاهده‌ای
  • 100. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها برای کلان‌داده (Big Data)

📚 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.