, ,

کتاب تحلیل حساسیت برای اطمینان از اعتبار تخمین اثرات علی در یادگیری ماشین: یک کاربرد عملی در Booking.com

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 تحلیل حساسیت برای اطمینان از اعتبار تخمین اثرات علی در یادگیری ماشین: یک کاربرد عملی در Booking.com

موضوع کلی: یادگیری ماشین علی (Causal Machine Learning)

موضوع میانی: تحلیل حساسیت در استنباط علی (Sensitivity Analysis in Causal Inference)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین علی و اهمیت آن
  • 2. معرفی استنباط علی و تفاوت آن با پیش‌بینی
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه: متغیرها، اثرات علی، و نمودارهای علی
  • 4. معرفی مسئله هم‌زمانی و راه‌های مقابله با آن
  • 5. مفاهیم اساسی در تحلیل علی: اثر میانگین درمان (ATE)، اثر درمان بر درمان‌شدگان (ATT)
  • 6. آشنایی با مدل‌سازی علی: مدل‌های استنتاجی و مدل‌های پیش‌بینی
  • 7. مروری بر مفاهیم احتمال شرطی و نظریه احتمالات
  • 8. درک مفهوم استقلال و وابستگی متغیرها در تحلیل علی
  • 9. آشنایی با مفهوم کواریانس و همبستگی
  • 10. مروری بر مفاهیم آماری: میانگین، واریانس، انحراف معیار
  • 11. معرفی مفهوم شناسایی در استنباط علی
  • 12. مروری بر روش‌های شناسایی: شرط‌های شناسایی و آزمون‌های استقلال
  • 13. آشنایی با نمودارهای علی (DAGs) و کاربرد آن‌ها
  • 14. رسم و تفسیر نمودارهای علی
  • 15. معرفی مفهوم خطاهای اندازه‌گیری و اثرات آن‌ها
  • 16. آشنایی با متغیرهای مخدوش‌گر (Confounders) و اهمیت کنترل آن‌ها
  • 17. روش‌های کنترل متغیرهای مخدوش‌گر: بلوک‌بندی، تطبیق، و هم‌کاهش
  • 18. معرفی تحلیل حساسیت و اهمیت آن در استنباط علی
  • 19. چرا تحلیل حساسیت برای یادگیری ماشین علی ضروری است؟
  • 20. مفهوم تحلیل حساسیت در برابر متغیرهای مخدوش‌گر پنهان
  • 21. بررسی فرضیات در تحلیل علی و تأثیر آن‌ها بر نتایج
  • 22. مبانی ریاضی تحلیل حساسیت
  • 23. معرفی مدل‌های تحلیل حساسیت و انواع آن‌ها
  • 24. تحلیل حساسیت بر اساس تغییر در فرضیات
  • 25. تحلیل حساسیت بر اساس تغییر در مقادیر ورودی
  • 26. معرفی روش‌های اندازه‌گیری حساسیت
  • 27. آشنایی با مفهوم ارزش P و کاربرد آن در تحلیل حساسیت
  • 28. معرفی شاخص‌های حساسیت: E-value و روش‌های محاسبه آن
  • 29. مروری بر مفهوم خطاهای نوع I و نوع II
  • 30. تحلیل حساسیت برای اثرات میانگین درمان (ATE)
  • 31. تحلیل حساسیت برای اثر درمان بر درمان‌شدگان (ATT)
  • 32. کاربرد تحلیل حساسیت در ارزیابی سیاست‌ها
  • 33. تحلیل حساسیت در مطالعات مشاهده‌ای و تجربی
  • 34. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل حساسیت
  • 35. کاربرد کتابخانه `causalinference` در تحلیل حساسیت
  • 36. کاربرد کتابخانه `dowhy` در تحلیل حساسیت
  • 37. کاربرد کتابخانه `econml` در تحلیل حساسیت
  • 38. مروری بر داده‌های مورد استفاده در Booking.com
  • 39. معرفی فرضیه مطالعاتی Booking.com
  • 40. بررسی متغیرهای مورد استفاده در مطالعه Booking.com
  • 41. مروری بر روش‌های استفاده‌شده در مقاله Booking.com
  • 42. جزئیات پیاده‌سازی تحلیل حساسیت در Booking.com
  • 43. نتایج تحلیل حساسیت در Booking.com و تفسیر آن‌ها
  • 44. بررسی اعتبار یافته‌های Booking.com
  • 45. مقایسه نتایج با سایر مطالعات مشابه
  • 46. معرفی مفهوم Bias و راه‌های مقابله با آن
  • 47. شناسایی منابع بالقوه Bias در داده‌ها و مدل‌ها
  • 48. تأثیر خطای اندازه‌گیری بر نتایج
  • 49. تحلیل حساسیت در برابر خطاهای اندازه‌گیری
  • 50. تحلیل حساسیت با استفاده از روش‌های بوت‌استرپ
  • 51. معرفی مفهوم متغیرهای واسطه (Mediators)
  • 52. تحلیل حساسیت برای متغیرهای واسطه
  • 53. معرفی مفهوم تعامل (Interaction) در تحلیل علی
  • 54. تحلیل حساسیت برای اثرات تعاملی
  • 55. کاربرد تحلیل حساسیت در طراحی آزمایش‌ها (A/B testing)
  • 56. بهینه‌سازی طراحی آزمایش‌ها با استفاده از تحلیل حساسیت
  • 57. تحلیل حساسیت برای ارزیابی اثرات طولانی‌مدت
  • 58. مقایسه روش‌های مختلف تحلیل حساسیت
  • 59. مزایا و معایب روش‌های مختلف تحلیل حساسیت
  • 60. انتخاب مناسب‌ترین روش تحلیل حساسیت برای یک مسئله خاص
  • 61. مفاهیم پیشرفته در تحلیل حساسیت: حساسیت به داده‌های گمشده
  • 62. تحلیل حساسیت برای داده‌های گمشده
  • 63. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل حساسیت
  • 64. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای تخمین اثرات علی
  • 65. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی متغیرهای مخدوش‌گر
  • 66. معرفی الگوریتم‌های پیشرفته در استنباط علی
  • 67. یادگیری ماشين علی مبتنی بر گرافی
  • 68. مدل‌های یادگیری عمیق در استنباط علی
  • 69. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل حساسیت
  • 70. مفاهیم پیشرفته: تحلیل حساسیت در محیط‌های پویا
  • 71. تحلیل حساسیت در زمان‌بندی (Time series)
  • 72. تحلیل حساسیت برای داده‌های شبکه‌ای
  • 73. چالش‌های پیاده‌سازی تحلیل حساسیت در دنیای واقعی
  • 74. تفسیر نتایج تحلیل حساسیت و گزارش‌دهی آن‌ها
  • 75. ارتباط تحلیل حساسیت با اخلاق و مسئولیت‌پذیری در AI
  • 76. محدودیت‌های تحلیل حساسیت
  • 77. نکات کلیدی برای موفقیت در تحلیل حساسیت
  • 78. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل حساسیت
  • 79. مدل‌سازی و تخمین اثرات علی
  • 80. ارزیابی مدل‌ها و اعتبارسنجی نتایج
  • 81. بررسی اجمالی ابزارهای موجود برای تحلیل حساسیت
  • 82. کاربرد تحلیل حساسیت در صنایع مختلف
  • 83. کاربرد تحلیل حساسیت در بازاریابی
  • 84. کاربرد تحلیل حساسیت در بهداشت و درمان
  • 85. کاربرد تحلیل حساسیت در امور مالی
  • 86. آینده تحلیل حساسیت در یادگیری ماشین علی
  • 87. روندها و تحقیقات آینده در تحلیل حساسیت
  • 88. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 89. مروری بر مفاهیم کلیدی دوره
  • 90. ارائه یک مثال کاربردی از تحلیل حساسیت
  • 91. تمرین عملی: پیاده‌سازی تحلیل حساسیت
  • 92. منابع و مراجع: مقالات، کتاب‌ها و ابزارهای مورد نیاز
  • 93. چگونه می‌توان یک تحلیل حساسیت قوی ارائه داد؟
  • 94. اهمیت مستندسازی در تحلیل حساسیت
  • 95. نقش داده‌های باکیفیت در تحلیل حساسیت
  • 96. بهبود دقت و قابلیت اطمینان تحلیل حساسیت
  • 97. راهنمایی برای انتخاب مدل مناسب در تحلیل علی
  • 98. اصول اولیه در ارزیابی ریسک در تحلیل حساسیت
  • 99. توصیه‌هایی برای استفاده موثر از تحلیل حساسیت
  • 100. جمع‌بندی: چرا تحلیل حساسیت حیاتی 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تحلیل حساسیت برای اطمینان از اعتبار تخمین اثرات علی در یادگیری ماشین: یک کاربرد عملی در Booking.com”

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

پیمایش به بالا