سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف پیشرفته علیت در سری‌های زمانی: از مبانی ترتیب‌بندی تا مدل‌های نوین دیفیوژن (DOTS)

کتاب کشف پیشرفته علیت در سری‌های زمانی: از مبانی ترتیب‌بندی تا مدل‌های نوین دیفیوژن (DOTS)

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 کشف پیشرفته علیت در سری‌های زمانی: از مبانی ترتیب‌بندی تا مدل‌های نوین دیفیوژن (DOTS)

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کشف علیت در داده‌های سری زمانی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و سری‌های زمانی
  • 2. آشنایی با مفهوم علیت و استنتاج علّی
  • 3. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن در سری‌های زمانی
  • 4. مروری بر روش‌های آماری برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 5. مفاهیم پایه‌ای سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن و ناهمگونی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 7. تبدیل ویژگی (Feature Engineering) در سری‌های زمانی
  • 8. معرفی مفهوم گراف‌های علی (Causal Graphs)
  • 9. انواع گراف‌های علی: DAGs و PDAGs
  • 10. معیارهای استقلال شرطی و کاربرد آن‌ها در استنتاج علّی
  • 11. آشنایی با مفهوم مداخله (Intervention) و Do-calculus
  • 12. تشخیص علیت در سری‌های زمانی: چالش‌ها و محدودیت‌ها
  • 13. معرفی مقاله "Causal Ordering for Structure Learning From Time Series"
  • 14. مروری بر مفاهیم کلیدی مقاله DOTS
  • 15. توضیح مفهوم "ترتیب‌بندی علّی" (Causal Ordering)
  • 16. الگوریتم‌های کشف ترتیب‌بندی علّی: رویکردهای پایه‌ای
  • 17. الگوریتم PC برای کشف ساختار علّی
  • 18. الگوریتم FCI برای کشف ساختار علّی در حضور متغیرهای پنهان
  • 19. الگوریتم LiNGAM: رویکردی برای کشف علیت در داده‌های خطی
  • 20. الگوریتم Granger Causality: مبانی و تفسیر نتایج
  • 21. تست گرنجر علیت چند متغیره
  • 22. آزمون‌های مبتنی بر انتقال اطلاعات (Transfer Entropy) برای کشف علیت
  • 23. ارزیابی الگوریتم‌های کشف علیت: معیارها و روش‌ها
  • 24. مقایسه الگوریتم‌های مختلف کشف علیت
  • 25. آشنایی با مفهوم همبستگی متقاطع (Cross-Correlation)
  • 26. کاربرد همبستگی متقاطع در شناسایی روابط علی
  • 27. روش‌های مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information) برای کشف علیت
  • 28. مدل‌های خطی ساختاری (Structural Equation Models) برای سری‌های زمانی
  • 29. مدل‌های فضای حالت (State-Space Models) و استنتاج علّی
  • 30. فیلتر کالمن و کاربردهای آن در تحلیل سری‌های زمانی
  • 31. مدل‌های خود رگرسیونی برداری (VAR) و تحلیل علیت
  • 32. تحلیل پاسخ ضربه‌ای (Impulse Response Analysis) در مدل‌های VAR
  • 33. مدل‌های خود رگرسیونی برداری ساختاری (SVAR)
  • 34. تخمین مدل‌های SVAR با استفاده از محدودیت‌های شناسایی
  • 35. کاربرد مدل‌های Bayesian VAR در استنتاج علّی
  • 36. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) و استنتاج علّی
  • 37. مدل‌های شبکه‌های بیزی پویا (Dynamic Bayesian Networks)
  • 38. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی پویا
  • 39. مدل‌های دیفیوژن (Diffusion Models): مبانی و مفاهیم
  • 40. فرآیند انتشار رو به جلو (Forward Diffusion Process)
  • 41. فرآیند حذف نویز (Reverse Diffusion Process)
  • 42. تخمین پارامترهای مدل دیفیوژن
  • 43. استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی فرآیند دیفیوژن
  • 44. مدل‌های دیفیوژن شرطی (Conditional Diffusion Models)
  • 45. ادغام مدل‌های دیفیوژن با رویکردهای کشف علیت
  • 46. استفاده از مدل‌های دیفیوژن برای شبیه‌سازی داده‌های سری زمانی علی
  • 47. کاربرد مدل‌های دیفیوژن در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 48. بهبود کشف علیت با استفاده از مدل‌های دیفیوژن
  • 49. معرفی مدل DOTS: جزئیات و معماری
  • 50. توضیح فرآیند یادگیری مدل DOTS
  • 51. تحلیل نتایج مدل DOTS در داده‌های مصنوعی
  • 52. تحلیل نتایج مدل DOTS در داده‌های واقعی
  • 53. کاربرد مدل DOTS در شناسایی روابط علی پیچیده
  • 54. مزایا و معایب مدل DOTS نسبت به روش‌های دیگر
  • 55. بهبود مدل DOTS: رویکردهای پیشنهادی
  • 56. کاربرد DOTS در حوزه‌های مختلف: مالی، پزشکی، اقلیمی
  • 57. کشف علیت در داده‌های مالی با استفاده از DOTS
  • 58. کشف علیت در داده‌های پزشکی با استفاده از DOTS
  • 59. کشف علیت در داده‌های اقلیمی با استفاده از DOTS
  • 60. مقایسه DOTS با روش‌های مرسوم کشف علیت در حوزه‌های مختلف
  • 61. توسعه ابزارهای نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی DOTS
  • 62. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای کشف علیت
  • 63. پیاده‌سازی الگوریتم‌های کشف علیت در پایتون
  • 64. استفاده از R برای تحلیل سری‌های زمانی و کشف علیت
  • 65. بصری‌سازی نتایج کشف علیت
  • 66. مباحث پیشرفته در کشف علیت: علیت فیدبک (Feedback Causality)
  • 67. مدل‌های با فیدبک برای سری‌های زمانی
  • 68. کشف علیت در حضور داده‌های گم‌شده (Missing Data)
  • 69. کشف علیت در داده‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Data)
  • 70. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در سری‌های زمانی
  • 71. استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) برای کشف علیت
  • 72. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 73. مدل‌های Transformer برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 74. ادغام یادگیری عمیق با روش‌های کشف علیت سنتی
  • 75. مباحث اخلاقی در استنتاج علّی
  • 76. سوگیری (Bias) در داده‌ها و تاثیر آن بر استنتاج علّی
  • 77. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های کشف علیت
  • 78. معرفی روش‌های XAI (Explainable AI) برای مدل‌های کشف علیت
  • 79. آینده کشف علیت در سری‌های زمانی
  • 80. چالش‌های پیش‌رو در این حوزه
  • 81. روند‌های جدید در یادگیری علّی
  • 82. کاربرد‌های بالقوه کشف علیت در آینده
  • 83. تحقیق و توسعه در زمینه کشف علیت در سری‌های زمانی
  • 84. مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی دیفیوژن
  • 85. مدل‌های دیفیوژن واریانس پایین (Low-Variance Diffusion Models)
  • 86. مدل‌های دیفیوژن بر پایه امتیاز (Score-Based Diffusion Models)
  • 87. مدل‌های دیفیوژن با زمان بندی تطبیقی (Adaptive Scheduling)
  • 88. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification) در مدل‌های دیفیوژن
  • 89. استفاده از مدل‌های دیفیوژن برای تولید داده (Data Generation)
  • 90. مدل‌های دیفیوژن و یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 91. کاربرد مدل‌های دیفیوژن در حوزه‌های دیگر علم داده
  • 92. جمع‌بندی دوره و مروری بر مفاهیم کلیدی
  • 93. نکات پایانی و توصیه‌هایی برای ادامه یادگیری
  • 94. منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر

📚 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.