کتاب استنتاج سببی تفسیرپذیر: ساخت مدل‌های قابل اعتماد با شبکه‌های KAN
, ,

کتاب استنتاج سببی تفسیرپذیر: ساخت مدل‌های قابل اعتماد با شبکه‌های KAN

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000013647 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 استنتاج سببی تفسیرپذیر: ساخت مدل‌های قابل اعتماد با شبکه‌های KAN

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: استنتاج سببی در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی استنتاج سببی
  • 2. علت و معلول: مفاهیم و تعاریف
  • 3. همبستگی در مقابل علیت
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های سببی
  • 5. نمودارهای سببی (DAGs)
  • 6. متغیرهای مخدوشگر (Confounders)
  • 7. اثرات مداخله (Intervention Effects)
  • 8. فرضیه‌های اساسی در استنتاج سببی
  • 9. تئوری احتمالات سببی (Causal Probabilities)
  • 10. محاسبه اثرات علّی با فرمول do-calculus
  • 11. شناسایی اثرات سببی
  • 12. مدل‌های ساختاری معادلات (SEM)
  • 13. متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
  • 14. رگرسیون ناپیوسته (Regression Discontinuity)
  • 15. تطبیق امتیاز گرایش (Propensity Score Matching)
  • 16. وزن‌دهی احتمال معکوس درمان (Inverse Probability of Treatment Weighting)
  • 17. تخمین اثرات درمان ناهمگن
  • 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 19. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
  • 20. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 21. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 22. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 23. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 24. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 25. تنظیم‌سازی (Regularization)
  • 26. ارزیابی عملکرد شبکه‌های عصبی
  • 27. مقدمه‌ای بر شبکه‌های KAN (Kolmogorov-Arnold Networks)
  • 28. معماری شبکه‌های KAN
  • 29. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های KAN
  • 30. یادگیری توابع پایه در شبکه‌های KAN
  • 31. مزایای شبکه‌های KAN
  • 32. تفسیرپذیری در شبکه‌های KAN
  • 33. انتخاب توابع پایه مناسب
  • 34. مقایسه KAN با شبکه‌های عصبی استاندارد
  • 35. کاربردهای شبکه‌های KAN
  • 36. پیاده‌سازی شبکه‌های KAN با پایتون (Python)
  • 37. معرفی کتابخانه‌های KAN
  • 38. ساخت اولین مدل KAN
  • 39. آماده‌سازی داده برای KAN
  • 40. آموزش مدل KAN
  • 41. ارزیابی مدل KAN
  • 42. تنظیم هایپرپارامترهای KAN
  • 43. استفاده از KAN برای تخمین اثرات درمان
  • 44. یکپارچه‌سازی استنتاج سببی با KAN
  • 45. تخمین اثرات درمان با CausalKANs
  • 46. مزایای CausalKANs در استنتاج سببی
  • 47. تفسیرپذیری CausalKANs
  • 48. شناسایی متغیرهای مخدوشگر با CausalKANs
  • 49. مقایسه CausalKANs با روش‌های سنتی استنتاج سببی
  • 50. پیاده‌سازی CausalKANs با پایتون
  • 51. ساخت یک مدل CausalKANs
  • 52. آموزش CausalKANs
  • 53. ارزیابی CausalKANs
  • 54. تفسیر نتایج CausalKANs
  • 55. نمایش بصری نتایج CausalKANs
  • 56. بهبود عملکرد CausalKANs
  • 57. انتخاب پارامترهای مناسب برای CausalKANs
  • 58. تنظیم توابع فعال‌سازی در CausalKANs
  • 59. مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در CausalKANs
  • 60. بهینه‌سازی معماری CausalKANs
  • 61. کاربردهای پیشرفته CausalKANs
  • 62. استنتاج سببی با داده‌های سری زمانی
  • 63. استنتاج سببی با داده‌های متنی
  • 64. استنتاج سببی در تصاویر
  • 65. استنتاج سببی در گراف‌ها
  • 66. استنتاج سببی با داده‌های ناقص
  • 67. روش‌های برخورد با داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 68. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 69. اعتبارسنجی نتایج استنتاج سببی
  • 70. اخلاق در استنتاج سببی
  • 71. جلوگیری از سوگیری (Bias) در استنتاج سببی
  • 72. مسئولیت‌پذیری در استنتاج سببی
  • 73. حریم خصوصی در استنتاج سببی
  • 74. آینده استنتاج سببی
  • 75. چالش‌های پیش روی استنتاج سببی
  • 76. روندهای نوظهور در استنتاج سببی
  • 77. استنتاج سببی و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 78. مطالعه موردی 1: استنتاج سببی در پزشکی
  • 79. مطالعه موردی 2: استنتاج سببی در اقتصاد
  • 80. مطالعه موردی 3: استنتاج سببی در بازاریابی
  • 81. مطالعه موردی 4: استنتاج سببی در علوم اجتماعی
  • 82. مطالعه موردی 5: استنتاج سببی در سیاست‌گذاری
  • 83. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای استنتاج سببی (DoWhy, EconML)
  • 84. تکنیک‌های پیشرفته برای تفسیر مدل‌های KAN
  • 85. تحلیل اهمیت ویژگی (Feature Importance) در KAN
  • 86. استفاده از KAN برای کشف روابط سببی
  • 87. ایجاد مدل‌های توضیحی با KAN
  • 88. تحلیل واریانس در KAN
  • 89. تفسیر توابع فعال‌سازی KAN
  • 90. به کارگیری KAN در محیط‌های با داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 91. استفاده از محاسبات ابری برای آموزش KAN
  • 92. توزیع آموزش KAN بر روی چندین پردازنده
  • 93. مقیاس‌پذیری KAN
  • 94. استفاده از KAN برای یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 95. یادگیری بدون نظارت با KAN
  • 96. تشخیص ناهنجاری با KAN
  • 97. بهبود استحکام (Robustness) KAN در برابر داده‌های پرت
  • 98. استفاده از KAN برای مدل‌سازی اثرات تعاملی
  • 99. ساخت مدل‌های سببی چند سطحی با KAN
  • 100. ارزیابی عدم قطعیت در تخمین‌های سببی KAN

📚 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 استنتاج سببی تفسیرپذیر: ساخت مدل‌های قابل اعتماد با شبکه‌های KAN”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا