کتاب پیش‌بینی توزیع شرطی نتایج اقتصاد کلان با داده‌های پربعد و اعتبارسنجی خارج از نمونه
, ,

کتاب پیش‌بینی توزیع شرطی نتایج اقتصاد کلان با داده‌های پربعد و اعتبارسنجی خارج از نمونه

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000012581 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 پیش‌بینی توزیع شرطی نتایج اقتصاد کلان با داده‌های پربعد و اعتبارسنجی خارج از نمونه

موضوع کلی: یادگیری ماشین در علوم اقتصادی

موضوع میانی: پیش‌بینی اقتصاد کلان با استفاده از یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی اقتصاد کلان و داده‌های سری زمانی
  • 2. معرفی یادگیری ماشین در اقتصاد
  • 3. مروری بر مقاله "Macroeconomic Forecasting and Machine Learning"
  • 4. داده‌های اقتصاد کلان: انواع، منابع و کیفیت
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، تبدیل و مقیاس‌بندی
  • 6. آشنایی با مفاهیم آماری و احتمالات مورد نیاز
  • 7. رگرسیون خطی ساده و چندگانه در پیش‌بینی اقتصادی
  • 8. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی: RMSE، MAE، R-squared
  • 9. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای مدل‌های سری زمانی
  • 10. مدل‌های ARIMA و اقتصادسنجی کلاسیک
  • 11. معرفی مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 12. رگرسیون Ridge و Lasso برای انتخاب ویژگی و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 13. الگوریتم‌های درخت تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
  • 14. تقویت گرادیان (Gradient Boosting) و XGBoost
  • 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) و کاربرد آن‌ها در اقتصاد
  • 16. معرفی شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 17. آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: backpropagation و گرادیان کاهشی
  • 18. توابع فعال‌سازی: Sigmoid، ReLU، Tanh
  • 19. بهینه‌سازها: Adam، SGD، RMSprop
  • 20. تنظیم ابرپارامترها و تکنیک‌های Regularization در شبکه‌های عصبی
  • 21. مدل‌های سری زمانی با شبکه‌های عصبی: RNN و LSTM
  • 22. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 23. مدل‌های حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت (LSTMs)
  • 24. ساختارهای LSTM: معماری و اجزای کلیدی
  • 25. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در RNN و LSTM
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای داده‌های اقتصادی
  • 27. داده‌های پربعد و چالش‌های آن‌ها در پیش‌بینی
  • 28. روش‌های کاهش ابعاد: PCA، t-SNE
  • 29. انتخاب ویژگی (Feature Selection) با استفاده از یادگیری ماشین
  • 30. پیش‌بینی توزیع شرطی: مفاهیم و اهمیت
  • 31. مدل‌های پیش‌بینی نقطه‌ای (Point Forecasts) و محدودیت‌های آن‌ها
  • 32. معرفی مدل‌های پیش‌بینی توزیعی
  • 33. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی توزیع شرطی
  • 34. مدل‌های quantile regression
  • 35. پیش‌بینی فواصل اطمینان
  • 36. اعتبارسنجی خارج از نمونه (Out-of-sample validation)
  • 37. بررسی داده‌های خارج از نمونه و نحوه استفاده از آن‌ها
  • 38. ارزیابی عملکرد در خارج از نمونه: CRPS، interval score
  • 39. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از اعتبارسنجی خارج از نمونه
  • 40. ارزیابی ریسک با استفاده از پیش‌بینی توزیعی
  • 41. کاربرد پیش‌بینی توزیعی در سیاست‌گذاری اقتصادی
  • 42. داده‌های کلان ساختاریافته و بدون ساختار
  • 43. ادغام داده‌های مختلف: ترکیب داده‌های کلان با داده‌های خرد
  • 44. شاخص‌های اقتصادی جدید و داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 45. استفاده از داده‌های وب و شبکه‌های اجتماعی
  • 46. فیلتر کالمن و روش‌های فیلتر کردن
  • 47. مدل‌های فضایی-زمانی در اقتصاد کلان
  • 48. یادگیری انتقالی در پیش‌بینی اقتصادی
  • 49. مدل‌های ترکیبی: ترکیب مدل‌های یادگیری ماشین و اقتصادسنجی
  • 50. مدل‌های Ensemble: میانگین‌گیری و وزن‌دهی
  • 51. روش‌های بوت استرپینگ برای ارزیابی عدم قطعیت
  • 52. بررسی مفاهیم علیت و همبستگی
  • 53. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین: SHAP، LIME
  • 54. بهبود عملکرد مدل با استفاده از بازخورد
  • 55. اهمیت توضیح‌پذیری در اقتصاد
  • 56. پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی اقتصادی end-to-end
  • 57. کاربرد TensorFlow و PyTorch در پیش‌بینی اقتصادی
  • 58. مدل‌سازی ریسک تورم با استفاده از یادگیری ماشین
  • 59. پیش‌بینی رشد اقتصادی با استفاده از داده‌های پربعد
  • 60. پیش‌بینی بیکاری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 61. کاربرد یادگیری ماشین در بازارهای مالی
  • 62. پیش‌بینی قیمت سهام و شاخص‌ها
  • 63. مدل‌سازی بحران‌های مالی
  • 64. دقت و اطمینان در پیش‌بینی اقتصادی
  • 65. اثرات خطای مدل بر تصمیم‌گیری
  • 66. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در دنیای واقعی
  • 67. اخلاقیات و سوگیری در یادگیری ماشین
  • 68. نقش داده‌ها در سوگیری و بی‌عدالتی
  • 69. روش‌های مقابله با سوگیری در مدل‌ها
  • 70. اثرات اقتصادی پیشرفت‌های یادگیری ماشین
  • 71. آینده پیش‌بینی اقتصادی با یادگیری ماشین
  • 72. مفاهیم اساسی یادگیری عمیق
  • 73. شبکه‌های عصبی پیچیده: Transformer
  • 74. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Transformer
  • 75. استفاده از هوش مصنوعی مولد در اقتصاد
  • 76. مدل‌های خودرگرسیون-ترانسفورمر (Auto-Regressive Transformers)
  • 77. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 78. یادگیری تقویتی در اقتصاد
  • 79. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 80. مدل‌سازی با داده‌های گمشده
  • 81. مقایسه و ارزیابی مدل‌های مختلف
  • 82. بهینه‌سازی ابرپارامترها با استفاده از روش‌های پیشرفته
  • 83. استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته یادگیری ماشین
  • 84. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) در اقتصاد
  • 85. استفاده از NLP برای تحلیل اخبار و احساسات بازار
  • 86. مدل‌سازی عدم قطعیت با استفاده از Bayesian methods
  • 87. مفاهیم اساسی Bayesian Statistics
  • 88. پیاده‌سازی مدل‌های Bayesian در پیش‌بینی اقتصادی
  • 89. بهبود مدل‌ها با داده‌های بیشتر
  • 90. مدل‌های ترکیبی پیشرفته‌تر
  • 91. استفاده از GPU و TPU برای آموزش سریع‌تر
  • 92. مقایسه عملکرد مدل‌ها با مدل‌های کلاسیک
  • 93. بررسی مطالعات موردی: پیش‌بینی‌های اقتصادی موفق
  • 94. تکنیک‌های مقابله با داده‌های پرت
  • 95. بررسی دقیق‌تر شاخص‌های اقتصادی کلیدی
  • 96. ارتباط بین پیش‌بینی و سیاست‌گذاری پولی
  • 97. پیش‌بینی‌های مبتنی بر سناریو
  • 98. تحلیل حساسیت
  • 99. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌بینی
  • 100. آینده پژوهی در اقتصاد با یادگیری ماشین

📚 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 پیش‌بینی توزیع شرطی نتایج اقتصاد کلان با داده‌های پربعد و اعتبارسنجی خارج از نمونه”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا