, ,

کتاب جامع پیش‌بینی کانفورمال: ضمانت دقت در برآورد اثرات درمانی برای تصمیم‌گیری‌های حساس

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 جامع پیش‌بینی کانفورمال: ضمانت دقت در برآورد اثرات درمانی برای تصمیم‌گیری‌های حساس

موضوع کلی: تحلیل‌های علّی و یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری هوشمندانه

موضوع میانی: پیش‌بینی کانفورمال: چارچوبی قدرتمند برای کمی‌سازی عدم قطعیت در برآورد اثرات درمان

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش ۱: مبانی و مقدمات – چرا عدم قطعیت و علیت اهمیت دارند؟
  • 2. مقدمه‌ای بر تصمیم‌گیری هوشمندانه مبتنی بر داده
  • 3. محدودیت‌های یادگیری ماشین سنتی در پیش‌بینی‌های نقطه‌ای
  • 4. اهمیت کمی‌سازی عدم قطعیت در تصمیم‌گیری‌های حساس
  • 5. تفاوت همبستگی و علیت: سنگ بنای تحلیل‌های معتبر
  • 6. معرفی استنتاج علّی: فراتر از پیش‌بینی
  • 7. چرا به چارچوبی برای ضمانت دقت نیاز داریم؟
  • 8. معرفی دوره: نقشه راه یادگیری پیش‌بینی کانفورمال برای اثرات درمانی
  • 9. مفهوم نتایج بالقوه (Potential Outcomes): چارچوب روبین
  • 10. مسئله بنیادین استنتاج علّی
  • 11. اثر درمانی میانگین (ATE): تعریف و شهود
  • 12. اثر درمانی میانگین برای درمان‌شدگان (ATT)
  • 13. اثر درمانی ناهمگون (Heterogeneous Treatment Effects)
  • 14. معرفی اثر درمانی میانگین شرطی (CATE)
  • 15. معرفی اثر درمانی فردی (ITE)
  • 16. داده‌های مشاهداتی در مقابل داده‌های آزمایش تصادفی کنترل‌شده (RCT)
  • 17. چالش متغیرهای مخدوش‌گر (Confounders) و نحوه شناسایی آن‌ها
  • 18. فرضیات کلیدی در استنتاج علّی: SUTVA, Ignorability, Positivity
  • 19. مروری بر روش‌های کلاسیک برآورد اثر درمانی (Matching, IPW, Regression)
  • 20. نقش یادگیری ماشین در برآورد اثرات درمانی ناهمگون
  • 21. بخش ۲: آشنایی عمیق با پیش‌بینی کانفورمال (Conformal Prediction)
  • 22. پیش‌بینی کانفورمال چیست؟ یک شهود اولیه برای کمی‌سازی عدم قطعیت
  • 23. اصل کلیدی: قابلیت تعویض‌پذیری داده‌ها (Exchangeability)
  • 24. مفهوم امتیاز انطباق (Conformity Score) و نقش آن
  • 25. محاسبه p-value تجربی در چارچوب کانفورمال
  • 26. از p-value تا ساخت مجموعه‌های پیش‌بینی (Prediction Sets)
  • 27. ضمانت پوشش حاشیه‌ای (Marginal Coverage Guarantee): قول اصلی پیش‌بینی کانفورمال
  • 28. پیش‌بینی کانفورمال کامل (Full Conformal Prediction) و چالش‌های محاسباتی آن
  • 29. پیش‌بینی کانفورمال استقرایی یا تقسیمی (Inductive/Split Conformal Prediction)
  • 30. نقش و اهمیت مجموعه کالیبراسیون (Calibration Set)
  • 31. انتخاب تابع امتیاز انطباق مناسب برای مدل‌های مختلف
  • 32. پیش‌بینی کانفورمال برای مسائل رگرسیون: ساخت بازه‌های پیش‌بینی
  • 33. پیش‌بینی کانفورمال برای مسائل طبقه‌بندی: ساخت مجموعه‌های پیش‌بینی
  • 34. اعتبار (Validity) و کارایی (Efficiency) در پیش‌بینی کانفورمال
  • 35. کالیبراسیون مدل‌ها و ارتباط آن با پیش‌بینی کانفورمال
  • 36. فراتر از پوشش حاشیه‌ای: مفهوم پوشش شرطی (Conditional Coverage)
  • 37. بخش ۳: ادغام یادگیری ماشین و استنتاج علّی
  • 38. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای برآورد توابع پاسخ شرطی
  • 39. متا-یادگیرنده‌ها (Meta-Learners): رویکردی منعطف برای برآورد CATE
  • 40. S-Learner: سادگی و محدودیت‌ها
  • 41. T-Learner: مدلسازی جداگانه گروه‌های درمان و کنترل
  • 42. X-Learner: رویکردی دو مرحله‌ای برای برآورد دقیق‌تر CATE
  • 43. R-Learner: تمرکز بر اثر درمانی با استفاده از روش رابینسون
  • 44. جنگل‌های علّی (Causal Forests): برآورد ناپارامتریک CATE
  • 45. چالش برآورد عدم قطعیت برای برآوردگرهای CATE
  • 46. چرا خطای استاندارد کلاسیک برای برآوردگرهای CATE کافی نیست؟
  • 47. نیاز به یک چارچوب توزیع-آزاد (Distribution-Free) برای عدم قطعیت CATE
  • 48. بخش ۴: رویه‌های پیش‌بینی کانفورمال برای برآورد اثرات درمانی
  • 49. ادغام پیش‌بینی کانفورمال و استنتاج علّی: ایده اصلی
  • 50. هدف: ساخت بازه‌های پیش‌بینی معتبر برای اثرات درمانی فردی (ITE)
  • 51. امتیاز انطباق برای باقیمانده‌های مدل‌های درمان و کنترل
  • 52. روش استاندارد کانفورمال برای T-Learner
  • 53. کانفورمال کردن خروجی X-Learner برای بازه‌های بهینه‌تر
  • 54. روش‌های مبتنی بر شبه-نتیجه (Pseudo-outcome) و کانفورمال کردن آن‌ها
  • 55. پیش‌بینی کانفورمال وزنی (Weighted Conformal Prediction) برای داده‌های مشاهداتی
  • 56. استفاده از امتیاز تمایل (Propensity Score) در تعریف امتیاز انطباق
  • 57. ساخت بازه‌های پیش‌بینی برای CATE با پوشش تضمین‌شده
  • 58. تفسیر بازه‌های پیش‌بینی کانفورمال برای اثرات درمانی
  • 59. روش Conformalized CATE (CCATE)
  • 60. ارزیابی عملکرد بازه‌های پیش‌بینی: طول متوسط و پوشش تجربی
  • 61. مقایسه روش‌های مختلف کانفورمال برای برآورد اثر درمانی
  • 62. ملاحظات عملی در انتخاب سطح اطمینان (α)
  • 63. پیش‌بینی کانفورمال برای سیاست‌های درمانی (Treatment Policies)
  • 64. بخش ۵: موضوعات پیشرفته و چالش‌ها
  • 65. مقابله با نقض فرضیه همپوشانی (Overlap)
  • 66. حساسیت به مخدوش‌گرهای پنهان (Hidden Confounders)
  • 67. چالش دستیابی به پوشش شرطی (Conditional Coverage) برای CATE
  • 68. روش‌های پیشرفته برای بهبود کارایی (کاهش طول بازه‌ها)
  • 69. پیش‌بینی کانفورمال برای درمان‌های چندگانه (Multiple Treatments)
  • 70. پیش‌بینی کانفورمال برای درمان‌های پیوسته (Continuous Treatments)
  • 71. مقابله با تغییر توزیع (Covariate Shift) بین داده‌های آموزشی و آزمون
  • 72. پیش‌بینی کانفورمال برای داده‌های سری زمانی و علیت پویا
  • 73. ملاحظات انصاف (Fairness) در برآورد اثرات درمانی کانفورمال
  • 74. تأثیر انتخاب مدل پایه (Base Learner) بر نتایج کانفورمال
  • 75. بهینه‌سازی محاسباتی رویه‌های کانفورمال برای داده‌های بزرگ
  • 76. تفسیرپذیری بازه‌های کانفورمال و ارائه نتایج به ذی‌نفعان
  • 77. پیش‌بینی کانفورمال تطبیقی (Adaptive Conformal Prediction)
  • 78. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data) در چارچوب علّی کانفورمال
  • 79. ترکیب پیش‌بینی کانفورمال با روش‌های یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری بهینه
  • 80. بخش ۶: پیاده‌سازی عملی و مطالعات موردی
  • 81. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌بینی کانفورمال (MAPIE, nonconformist)
  • 82. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای استنتاج علّی (EconML, CausalML)
  • 83. پیاده‌سازی گام‌به‌گام Split Conformal برای یک مدل رگرسیون ساده
  • 84. پیاده‌سازی یک T-Learner و کانفورمال کردن خروجی آن در پایتون
  • 85. پیاده‌سازی یک X-Learner کانفورمال برای برآورد بازه‌های CATE
  • 86. مطالعه موردی ۱: پیش‌بینی پاسخ بیمار به دارو (پزشکی شخصی‌سازی‌شده)
  • 87. مطالعه موردی ۲: تخمین اثربخشی یک کمپین بازاریابی و شخصی‌سازی پیشنهادات
  • 88. مطالعه موردی ۳: ارزیابی تأثیر یک سیاست آموزشی بر عملکرد دانش‌آموزان
  • 89. نحوه ارزیابی و گزارش نتایج یک تحلیل علّی کانفورمال
  • 90. اشتباهات رایج در پیاده‌سازی و تفسیر نتایج
  • 91. نکات و ترفندهای عملی برای استفاده مؤثر از پیش‌بینی کانفورمال
  • 92. نگاهی به آینده: روندهای نوظهور در استنتاج علّی کانفورمال
  • 93. چگونه عدم قطعیت را در فرآیندهای تصمیم‌گیری سازمانی ادغام کنیم
  • 94. پروژه نهایی: حل یک مسئله واقعی با استفاده از ابزارهای آموخته‌شده
  • 95. جمع‌بندی دوره: تلفیق دانش برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه و قابل اعتماد

📚 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 جامع پیش‌بینی کانفورمال: ضمانت دقت در برآورد اثرات درمانی برای تصمیم‌گیری‌های حساس”

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

پیمایش به بالا