, ,

کتاب استنباط علّی یکپارچه: یادگیری ماشینی بدون سوگیری با استفاده از رگرسیون برگمن-ریز

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 استنباط علّی یکپارچه: یادگیری ماشینی بدون سوگیری با استفاده از رگرسیون برگمن-ریز

موضوع کلی: آمار و یادگیری ماشینی در علوم داده

موضوع میانی: استنباط علّی و روش‌های نوین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر استنباط علّی: چرا و چگونه؟
  • 2. مفاهیم اساسی: علیت، همبستگی، و تصادفی‌سازی
  • 3. مدل علّی روبین (RCM): نتایج بالقوه
  • 4. تعریف اثر علّی فردی و متوسط (ATE, ATT)
  • 5. مفروضات کلیدی RCM: مفروضه یکنواختی واحد درمان (SUTVA)
  • 6. مسئله بنیادی استنباط علّی: مشاهده‌ناپذیری نتایج متقابل
  • 7. سوگیری انتخاب و متغیرهای مخدوش‌کننده
  • 8. آزمایش‌های تصادفی کنترل شده (RCTs) به عنوان معیار طلایی
  • 9. مزایا و محدودیت‌های RCTs در عمل
  • 10. داده‌های مشاهده‌ای در برابر داده‌های آزمایشی
  • 11. معرفی گراف‌های اِشکال‌دار مستقیم (DAGs)
  • 12. نمایش ساختار علّی با DAGs
  • 13. مسیرهای باز و بسته: هم‌ریشه‌ها (Colliders) و شاخه‌ها (Forks)
  • 14. معیارهای همسایگی علّی (d-separation)
  • 15. قوانین شناسایی با DAGs: قانون درب پشتی (Backdoor)
  • 16. قانون درب جلویی (Frontdoor) و کاربردهای آن
  • 17. مفهوم شناسایی پذیری (Identifiability) در استنباط علّی
  • 18. معیارهای رایج استنباط علّی: ATE, ATT, ATC
  • 19. مفهوم تعدیل و تنظیم (Adjustment) برای متغیرهای مخدوش‌کننده
  • 20. روش‌های تطبیق و وزن‌دهی (Matching and Weighting)
  • 21. مروری بر یادگیری ماشینی: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 22. هدف یادگیری ماشینی: پیش‌بینی در مقابل استنتاج
  • 23. سوگیری و واریانس در مدل‌های یادگیری ماشینی
  • 24. چالش بیش‌برازش در استنباط علّی
  • 25. استفاده از ML برای تخمین توابع مزاحم (Nuisance Functions)
  • 26. نیاز به روش‌های مقاوم در برابر خطای مشخصات مدل (Misspecification)
  • 27. سوگیری ناشی از استفاده مستقیم ML برای اثرات علّی
  • 28. اهمیت استنتاج بدون سوگیری (Debiased Inference)
  • 29. مفهوم اثر دوگانه (Double Robustness)
  • 30. چرا اثر دوگانه در استنباط علّی حیاتی است؟
  • 31. پارامترهای مزاحم در استنباط علّی: توابع گرایش و توابع نتیجه
  • 32. تخمین توابع گرایش (Propensity Scores) با ML
  • 33. تخمین توابع میانگین شرطی نتیجه (Conditional Outcome Means) با ML
  • 34. اصل تعامد (Orthogonality Principle) در تخمین
  • 35. معرفی یادگیری ماشینی دوگانه (Double Machine Learning – DML)
  • 36. چگونگی کاهش سوگیری توسط DML
  • 37. DML در زمینه رگرسیون خطی و پارامترهای خطی
  • 38. ساختار کلی تخمین‌گرهای DML با Cross-fitting
  • 39. انتخاب الگوریتم‌های ML برای DML
  • 40. محدودیت‌ها و چالش‌های DML سنتی
  • 41. مروری بر آنالیز تابعی برای دانشمندان داده
  • 42. فضاهای برداری و فضاهای نرمال شده
  • 43. فضاهای هیلبرت: تعریف، خواص، و کاربردها
  • 44. ضرب داخلی و مفهوم تعامد در فضاهای هیلبرت
  • 45. توابع هسته (Kernels) و مفهوم بازتولید (Reproducing Property)
  • 46. فضاهای هیلبرت با هسته بازتولیدکننده (RKHS)
  • 47. ویژگی‌های اصلی RKHS و اهمیت آنها در ML
  • 48. عملگرهای خطی و تابعی‌ها (Functionals)
  • 49. معرفی قضیه نمایش ریز (Riesz Representation Theorem)
  • 50. درک اهمیت قضیه ریز در استنتاج پارامترهای تابعی
  • 51. نمایش‌گر ریز (Riesz Representer) یک تابعی خطی
  • 52. مثال‌هایی از نمایش‌گرهای ریز در آمار و یادگیری ماشینی
  • 53. نمایش‌گر ریز برای گرادیان‌ها و انتظارات شرطی
  • 54. نقش نمایش‌گر ریز در تخمین بدون سوگیری
  • 55. ارتباط نمایش‌گر ریز با هسته‌ها و Regularization
  • 56. توابع محدب و ویژگی‌های آنها
  • 57. مقدمه‌ای بر واگرایی برگمن (Bregman Divergence)
  • 58. خواص و ویژگی‌های واگرایی برگمن
  • 59. مثال‌هایی از واگرایی برگمن (MSE, KL-Divergence, Itakura-Saito)
  • 60. ارتباط واگرایی برگمن با خانواده توزیع‌های نمایی
  • 61. توابع هزینه (Loss Functions) و ارتباط آنها با واگرایی‌های برگمن
  • 62. مروری بر رگرسیون عمومی خطی (Generalized Linear Models – GLMs)
  • 63. تابع پیوند (Link Function) و تابع واریانس در GLMs
  • 64. بیشینه سازی لگاریتم درستنمایی (Maximum Likelihood Estimation) در GLMs
  • 65. ارتباط GLMs با بهینه‌سازی واگرایی برگمن
  • 66. مدل‌های خطی تعمیم یافته علّی (Causal GLMs)
  • 67. رگرسیون‌های مبتنی بر واگرایی برگمن برای داده‌های غیر گاوسی
  • 68. تخمین پارامترها با بهینه‌سازی واگرایی برگمن
  • 69. انتخاب مناسب واگرایی برگمن برای مسائل مختلف علّی
  • 70. چارچوب رگرسیون برگمن برای داده‌های ناهمگن
  • 71. معرفی نظریه یکپارچه استنباط علّی
  • 72. هدف اصلی: تخمین مستقیم و بدون سوگیری پارامترهای علّی
  • 73. مفهوم توابع امتیاز (Score Functions) در نظریه استنتاج
  • 74. توابع تاثیر (Influence Functions) و اهمیت آنها در استواری
  • 75. ارتباط توابع تاثیر و تخمین‌گرهای مقاوم
  • 76. تعریف تابع تاثیر برای پارامترهای علّی مختلف
  • 77. چالش تخمین توابع تاثیر در محیط‌های پیچیده و غیرپارامتری
  • 78. معرفی رگرسیون برگمن-ریز به عنوان ابزاری نوین
  • 79. گام‌های استخراج تخمین‌گر برگمن-ریز
  • 80. فرمول‌بندی مسئله تخمین پارامتر علّی به عنوان رگرسیون برگمن-ریز
  • 81. همگرایی توابع مزاحم و پارامتر هدف در این چارچوب
  • 82. خواص مجانبی تخمین‌گر برگمن-ریز: سازگاری و کارایی
  • 83. اثبات بدون سوگیری (Debiasing) با استفاده از برگمن-ریز
  • 84. مفهوم تعامد آماری در چارچوب برگمن-ریز
  • 85. ترکیب یادگیری ماشینی با رگرسیون برگمن-ریز
  • 86. مقایسه با روش‌های DML سنتی و بهبودهای ارائه شده
  • 87. یکپارچه‌سازی تخمین‌گرهای ATE, ATT, CATE
  • 88. رگرسیون برگمن-ریز برای اثرات درمان ناهمگن (HTE)
  • 89. تعمیم به پارامترهای علّی پیچیده‌تر (مانند اثرات غیرخطی)
  • 90. استواری (Robustness) نسبت به خطای مشخصات مدل‌های ML
  • 91. پیاده‌سازی عملی رگرسیون برگمن-ریز
  • 92. انتخاب توابع هسته و توابع واگرایی برگمن در عمل
  • 93. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای رگرسیون برگمن-ریز
  • 94. استفاده از تکنیک Cross-fitting برای تخمین دقیق‌تر
  • 95. نمونه‌کاوی (Resampling) برای تخمین خطاهای استاندارد و فواصل اطمینان
  • 96. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در چارچوب برگمن-ریز
  • 97. موردکاوی: تخمین ATE با داده‌های مشاهده‌ای بزرگ
  • 98. موردکاوی: تخمین CATE برای درمان‌های شخصی‌سازی شده
  • 99. بحثی بر محدودیت‌ها و چالش‌های فعلی روش
  • 100. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده در زمینه نظریه یکپارچه

📚 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 استنباط علّی یکپارچه: یادگیری ماشینی بدون سوگیری با استفاده از رگرسیون برگمن-ریز”

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

پیمایش به بالا