, ,

کتاب پیش‌بینی دقیق نرخ مرگ و میر: استراتژی‌های چندگامی هیبریدی برای بیمه و سلامت

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 پیش‌بینی دقیق نرخ مرگ و میر: استراتژی‌های چندگامی هیبریدی برای بیمه و سلامت

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل سری‌های زمانی

موضوع میانی: پیش‌بینی چندگامی با سیستم‌های هیبریدی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا پیش‌بینی نرخ مرگ و میر حیاتی است؟
  • 2. اهمیت تحلیل سری‌های زمانی در علوم بیمه و سلامت
  • 3. معرفی مقاله الهام‌بخش و نوآوری‌های کلیدی آن
  • 4. مروری بر ساختار دوره و اهداف یادگیری
  • 5. مفاهیم پایه علوم داده: از داده تا دانش
  • 6. آشنایی با سری‌های زمانی و ویژگی‌های آن
  • 7. کاربردهای پیش‌بینی چندگامی در دنیای واقعی
  • 8. چالش‌های خاص در تحلیل سری‌های زمانی کوتاه
  • 9. آشنایی با داده‌های نرخ مرگ و میر: منابع و ساختار
  • 10. اکتشاف و مصورسازی داده‌های سری زمانی مرگ و میر
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها: مدیریت داده‌های گمشده و نویز
  • 12. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل زمانی
  • 13. کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy برای مدیریت داده‌ها
  • 14. مصورسازی سری‌های زمانی با Matplotlib و Seaborn
  • 15. مبانی آمار برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 16. مولفه‌های یک سری زمانی: روند، فصلی بودن، چرخه و نویز
  • 17. مفهوم ایستایی (Stationarity) و اهمیت آن
  • 18. آزمون‌های ایستایی: آزمون دیکی-فولر تعمیم‌یافته (ADF)
  • 19. آزمون ایستایی: آزمون KPSS
  • 20. تبدیلات برای ایستا کردن سری زمانی: تفاضل‌گیری و لگاریتم
  • 21. تحلیل خودهمبستگی: تابع ACF و PACF
  • 22. تفسیر نمودارهای ACF و PACF برای شناسایی مدل
  • 23. مدل‌های کلاسیک پیش‌بینی: میانگین متحرک ساده (SMA)
  • 24. مدل‌های کلاسیک پیش‌بینی: هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing)
  • 25. مدل هولت-وینترز برای داده‌های دارای روند و فصلی بودن
  • 26. معرفی مدل‌های اتورگرسیو (AR)
  • 27. معرفی مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 28. ترکیب مدل‌ها: مدل ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
  • 29. فرآیند گام به گام ساخت مدل ARIMA (شناسایی، تخمین، تشخیص)
  • 30. مدل‌های SARIMA برای داده‌های فصلی
  • 31. چالش‌های مدل‌سازی سری‌های زمانی کوتاه: بیش‌برازش (Overfitting)
  • 32. چالش‌های مدل‌سازی سری‌های زمانی کوتاه: عدم قطعیت پارامترها
  • 33. تکنیک‌های مدیریت سری‌های زمانی کوتاه
  • 34. پیش‌بینی تک‌گامی در مقابل پیش‌بینی چندگامی
  • 35. معرفی استراتژی‌های پیش‌بینی چندگامی
  • 36. استراتژی بازگشتی (Recursive Strategy)
  • 37. استراتژی مستقیم (Direct Strategy)
  • 38. استراتژی مستقیم-بازگشتی (DirRec Strategy)
  • 39. استراتژی چند خروجی (MIMO Strategy)
  • 40. مقایسه مزایا و معایب هر استراتژی پیش‌بینی
  • 41. انتخاب استراتژی مناسب بر اساس ویژگی‌های داده
  • 42. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی
  • 43. چرا به مدل‌های هیبریدی نیاز داریم؟ ترکیب نقاط قوت
  • 44. فلسفه سیستم‌های هیبریدی: خطی در مقابل غیرخطی
  • 45. معماری‌های رایج در مدل‌های هیبریدی
  • 46. تجزیه سری زمانی به عنوان یک رویکرد هیبریدی
  • 47. مدل‌سازی مولفه روند با مدل‌های خطی
  • 48. مدل‌سازی باقیمانده‌ها با مدل‌های غیرخطی
  • 49. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 50. شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) برای پیش‌بینی
  • 51. مفهوم توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه در مدل
  • 53. مشکل محو شدگی گرادیان در RNN
  • 54. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 55. شبکه‌های واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 56. معماری و نحوه عملکرد LSTM و GRU
  • 57. ساخت اولین سیستم هیبریدی: ARIMA-MLP
  • 58. گام اول: مدل‌سازی بخش خطی با ARIMA
  • 59. گام دوم: استخراج باقیمانده‌ها و تحلیل غیرخطی بودن آن‌ها
  • 60. گام سوم: مدل‌سازی باقیمانده‌ها با MLP
  • 61. گام چهارم: ترکیب پیش‌بینی‌های خطی و غیرخطی
  • 62. ساخت سیستم هیبریدی مبتنی بر هموارسازی نمایی: ETS-ANN
  • 63. پیاده‌سازی استراتژی بازگشتی در مدل‌های هیبریدی
  • 64. پیاده‌سازی استراتژی مستقیم در مدل‌های هیبریدی
  • 65. مقایسه عملکرد استراتژی‌های چندگامی در سیستم‌های هیبریدی
  • 66. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته‌تر: Prophet
  • 67. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته‌تر: N-BEATS
  • 68. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های هیبریدی
  • 69. روش‌های جستجوی گرید (Grid Search) و جستجوی تصاد (Random Search)
  • 70. بهینه‌سازی بیزی برای تنظیم هایپرپارامترها
  • 71. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی: MAE, MSE, RMSE
  • 72. معیارهای ارزیابی درصدی: MAPE و sMAPE
  • 73. مفهوم خطای مقیاس‌بندی شده: MASE
  • 74. محدودیت‌های معیارهای ارزیابی رایج
  • 75. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای سری‌های زمانی
  • 76. روش اعتبارسنجی Walk-Forward
  • 77. آزمون‌های آماری برای مقایسه عملکرد مدل‌ها: آزمون Diebold-Mariano
  • 78. تفسیر نتایج آزمون‌های آماری
  • 79. مطالعه موردی: آماده‌سازی داده‌های نرخ مرگ و میر یک کشور خاص
  • 80. پیاده‌سازی مدل پایه (Baseline): ARIMA
  • 81. پیاده‌سازی مدل پایه (Baseline): ETS
  • 82. پیاده‌سازی مدل هیبریدی ARIMA-MLP با استراتژی بازگشتی
  • 83. پیاده‌سازی مدل هیبریدی ETS-LSTM با استراتژی مستقیم
  • 84. مقایسه جامع نتایج مدل‌ها بر اساس معیارهای دقت
  • 85. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف هر مدل
  • 86. تفسیر نتایج در بستر بیمه: قیمت‌گذاری بیمه عمر
  • 87. تفسیر نتایج در بستر سلامت: برنامه‌ریزی منابع بهداشتی
  • 88. تحلیل حساسیت مدل نسبت به طول افق پیش‌بینی
  • 89. چالش‌های عملیاتی پیاده‌سازی مدل‌ها در صنعت
  • 90. اخلاق در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی مرگ و میر
  • 91. محدودیت‌های تحقیق و مسیرهای آینده
  • 92. جمع‌بندی نهایی و مرور دستاوردهای دوره

📚 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 دقیق نرخ مرگ و میر: استراتژی‌های چندگامی هیبریدی برای بیمه و سلامت”

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

پیمایش به بالا