کتاب SLIM: تخمین و استنتاج سریع مدل‌های اقتصادی پیچیده با یادگیری تصادفی
, ,

کتاب SLIM: تخمین و استنتاج سریع مدل‌های اقتصادی پیچیده با یادگیری تصادفی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010696 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 SLIM: تخمین و استنتاج سریع مدل‌های اقتصادی پیچیده با یادگیری تصادفی

موضوع کلی: اقتصادسنجی محاسباتی و کلان‌داده

موضوع میانی: روش گشتاورهای تعمیم‌یافته (GMM) برای داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر اقتصادسنجی محاسباتی و کلان داده
  • 2. مبانی آماری برای روش گشتاورهای تعمیم یافته (GMM)
  • 3. مروری بر روش گشتاورهای تعمیم یافته (GMM)
  • 4. شناسایی و بیش شناختی در مدل های GMM
  • 5. انتخاب وزن بهینه در GMM
  • 6. تفسیر نتایج GMM و آزمون های اعتبار مدل
  • 7. مقدمه ای بر داده های حجیم و چالش های محاسباتی
  • 8. مقیاس پذیری GMM برای داده های بزرگ
  • 9. مقدمه ای بر یادگیری تصادفی (Stochastic Learning)
  • 10. الگوریتم های گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
  • 11. همگرایی و تحلیل خطای SGD
  • 12. تخمین GMM با استفاده از SGD
  • 13. مزایای محاسباتی SGD در GMM
  • 14. مقدمه ای بر مقاله SLIM: Stochastic Learning and Inference in Overidentified Models
  • 15. بررسی دقیق مدل های بیش شناختی (Overidentified)
  • 16. مفهوم تابع هدف تصادفی در SLIM
  • 17. الگوریتم SLIM: مراحل و جزئیات پیاده سازی
  • 18. تئوری همگرایی برای الگوریتم SLIM
  • 19. بررسی خواص آماری تخمین زننده SLIM
  • 20. مقایسه SLIM با GMM استاندارد
  • 21. بهینه سازی الگوریتم SLIM برای داده های حجیم
  • 22. تنظیم پارامترهای الگوریتم SLIM (Learning Rate, Mini-Batch Size)
  • 23. مقدمه ای بر روش های تخمین آنلاین
  • 24. تخمین آنلاین GMM با استفاده از SLIM
  • 25. تطبیق الگوریتم SLIM با داده های جریانی (Streaming Data)
  • 26. کاربرد SLIM در مسائل پیش بینی سری زمانی
  • 27. مدل های اقتصاد کلان و چالش های تخمین
  • 28. مدل های DSGE: مروری بر ساختار و تخمین
  • 29. تخمین مدل های DSGE با استفاده از GMM
  • 30. کاربرد SLIM در تخمین مدل های DSGE
  • 31. مزایا و معایب استفاده از SLIM در مدل های DSGE
  • 32. مقدمه ای بر مدل های عاملی (Factor Models)
  • 33. تخمین مدل های عاملی با GMM
  • 34. تخمین مدل های عاملی با استفاده از SLIM
  • 35. کاربرد SLIM در شناسایی عوامل ریسک
  • 36. تحلیل حساسیت و بررسی استحکام نتایج SLIM
  • 37. آزمون های فرضیه با استفاده از SLIM
  • 38. استنتاج در مدل های بیش شناختی با SLIM
  • 39. مقایسه SLIM با روش های تخمین بیزی
  • 40. انتخاب مدل با استفاده از معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 41. کاربرد SLIM در انتخاب مدل های اقتصاد کلان
  • 42. شناسایی و رفع مشکلات هم خطی در مدل های GMM
  • 43. شناسایی و رفع مشکلات داده های پرت (Outliers)
  • 44. مقدمه ای بر روش های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 45. کاربرد روش های کاهش ابعاد در پیش پردازش داده ها برای SLIM
  • 46. تحلیل داده های پانلی با GMM و SLIM
  • 47. تخمین مدل های اثرات ثابت و اثرات تصادفی با SLIM
  • 48. کاربرد SLIM در اقتصاد سنجی فضایی
  • 49. تخمین مدل های فضایی با استفاده از SLIM
  • 50. مقدمه ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 51. ترکیب یادگیری عمیق با GMM و SLIM
  • 52. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده های سری زمانی
  • 53. کاربرد RNN ها در مدل های اقتصاد کلان
  • 54. استفاده از SLIM برای آموزش RNN ها
  • 55. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 56. کاربرد یادگیری تقویتی در سیاست گذاری اقتصادی
  • 57. تخمین مدل های یادگیری تقویتی با SLIM
  • 58. مقدمه ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 59. پیاده سازی SLIM در محیط های ابری
  • 60. مقیاس بندی محاسباتی SLIM با استفاده از Apache Spark
  • 61. مقدمه ای بر زبان برنامه نویسی Python برای اقتصادسنجی
  • 62. استفاده از کتابخانه های NumPy, SciPy, Pandas
  • 63. پیاده سازی GMM و SLIM در Python
  • 64. بسته های اقتصادسنجی در Python (Statsmodels, Linearmodels)
  • 65. پیاده سازی SLIM با استفاده از TensorFlow یا PyTorch
  • 66. بررسی موردی 1: تخمین منحنی فیلیپس با استفاده از SLIM
  • 67. بررسی موردی 2: تخمین تابع مصرف با استفاده از SLIM
  • 68. بررسی موردی 3: تخمین مدل سرمایه گذاری با استفاده از SLIM
  • 69. بررسی موردی 4: تخمین مدل های رشد اقتصادی با استفاده از SLIM
  • 70. بررسی موردی 5: تخمین مدل های بازار کار با استفاده از SLIM
  • 71. بررسی موردی 6: تخمین مدل های مالی با استفاده از SLIM
  • 72. بررسی موردی 7: تخمین مدل های تجارت بین الملل با استفاده از SLIM
  • 73. بررسی موردی 8: تخمین مدل های پولی با استفاده از SLIM
  • 74. بررسی موردی 9: تخمین مدل های سیاست مالی با استفاده از SLIM
  • 75. بررسی موردی 10: تخمین مدل های بحران های مالی با استفاده از SLIM
  • 76. مقایسه کارایی محاسباتی SLIM با سایر روش ها
  • 77. بررسی خطاهای عددی و راهکارهای کاهش آنها
  • 78. موازی سازی الگوریتم SLIM
  • 79. توزیع محاسبات SLIM بر روی چندین پردازنده
  • 80. بهینه سازی حافظه مصرفی در SLIM
  • 81. کاربرد SLIM در مسائل بهینه سازی با محدودیت
  • 82. مقدمه ای بر روش های Monte Carlo
  • 83. تخمین GMM با استفاده از روش های Monte Carlo
  • 84. تخمین مدل های SLIM با استفاده از روش های Monte Carlo
  • 85. آزمون های بوت استرپ (Bootstrap) در GMM و SLIM
  • 86. روش های جکنایف (Jackknife) در GMM و SLIM
  • 87. مقدمه ای بر روش های Bayesian GMM
  • 88. تخمین مدل های Bayesian GMM با استفاده از SLIM
  • 89. مقایسه GMM کلاسیک، SLIM و Bayesian GMM
  • 90. کاربرد SLIM در تحلیل داده های متن (Text Data)
  • 91. تحلیل احساسات با استفاده از SLIM
  • 92. پیش بینی روندهای اقتصادی با استفاده از تحلیل خبر
  • 93. کاربرد SLIM در تحلیل شبکه های اجتماعی
  • 94. شناسایی جوامع اقتصادی در شبکه های اجتماعی
  • 95. پیش بینی رفتار مصرف کننده با استفاده از شبکه های اجتماعی
  • 96. چالش های اخلاقی در استفاده از کلان داده ها
  • 97. حریم خصوصی و امنیت داده ها
  • 98. پیشگیری از سوگیری در الگوریتم ها
  • 99. تحلیل جامع و مقایسه ای SLIM با سایر روش های اقتصادسنجی محاسباتی
  • 100. جهت گیری های آینده در اقتصادسنجی محاسباتی و نقش SLIM

📚 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 SLIM: تخمین و استنتاج سریع مدل‌های اقتصادی پیچیده با یادگیری تصادفی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا