سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌های اثرات تابعی: کشف ناهمگنی ترجیحات فردی در داده‌های پنلی با یادگیری ماشین

کتاب مدل‌های اثرات تابعی: کشف ناهمگنی ترجیحات فردی در داده‌های پنلی با یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 مدل‌های اثرات تابعی: کشف ناهمگنی ترجیحات فردی در داده‌های پنلی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین و مدل‌سازی انتخاب

موضوع میانی: مدل‌سازی داده‌های پنلی با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی داده‌های پنلی و مدل‌سازی انتخاب
  • 2. مفاهیم اساسی در یادگیری ماشین برای مدل‌سازی انتخاب
  • 3. مروری بر ناهمگنی ترجیحات در داده‌های پنلی
  • 4. اهمیت مدل‌سازی ناهمگنی در تحلیل انتخاب
  • 5. معرفی مقاله "Functional effects models"
  • 6. مروری بر مدل‌های اثرات ثابت و اثرات تصادفی کلاسیک
  • 7. محدودیت‌های مدل‌های اثرات ثابت و اثرات تصادفی در مواجهه با ناهمگنی
  • 8. آشنایی با مدل‌های مخلوط (Mixed Models)
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های اثرات تابعی (Functional Effects Models - FEMs)
  • 10. داده‌کاوی و آماده‌سازی داده‌های پنلی برای تحلیل
  • 11. تبدیل و مقیاس‌بندی متغیرها
  • 12. بررسی اجمالی مدل‌های انتخاب گسسته (Discrete Choice Models)
  • 13. مدل‌های لاجیت و پروبیت: مرور و کاربردها
  • 14. معرفی مدل لاجیت چندجمله‌ای (Multinomial Logit)
  • 15. معرفی مدل لاجیت شرطی (Conditional Logit)
  • 16. آشنایی با اصل استقلال از گزینه‌های غیرمربوط (IIA)
  • 17. مدل‌های لاجیت لانه گزینی (Nested Logit)
  • 18. مدل‌های لاجیت ترکیبی (Mixed Logit)
  • 19. مروری بر روش‌های تخمین مدل‌های لاجیت
  • 20. مقدمه‌ای بر تئوری انتخاب
  • 21. تابع مطلوبیت (Utility Function)
  • 22. نظریه انتخاب عقلانی
  • 23. شناسایی ترجیحات از طریق داده‌های مشاهده‌ای
  • 24. توضیح اثرات تابعی: مدل‌سازی ترجیحات فردی به عنوان توابع
  • 25. معرفی کرنل‌ها (Kernels) در یادگیری ماشین
  • 26. انواع کرنل‌ها (خطی، RBF، پولی‌نوم و...)
  • 27. فضای ویژگی (Feature Space) و نقش آن در FEMs
  • 28. روش‌های رگرسیون کرنلی (Kernel Regression)
  • 29. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM) و کاربرد آن
  • 30. معرفی مدل‌های FEM با استفاده از کرنل‌ها
  • 31. تخمین پارامترهای مدل FEM
  • 32. بهینه‌سازی مدل‌های FEM
  • 33. انتخاب بهینه کرنل برای مدل‌سازی
  • 34. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های FEM
  • 35. مقایسه FEM با سایر مدل‌های انتخاب
  • 36. پیاده‌سازی FEM با استفاده از پایتون (Python)
  • 37. کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 38. پیاده‌سازی مدل‌های لاجیت و پروبیت در پایتون
  • 39. پیاده‌سازی مدل‌های FEM با استفاده از scikit-learn
  • 40. انتخاب مدل و بهینه‌سازی پارامترها در پایتون
  • 41. ارزیابی مدل‌ها و تفسیر نتایج در پایتون
  • 42. تفسیر ضرایب و اثرات در مدل‌های FEM
  • 43. تجسم نتایج مدل‌های FEM
  • 44. کاربرد FEM در داده‌های پنلی واقعی
  • 45. مطالعه موردی: تحلیل تقاضای حمل‌ونقل با استفاده از FEM
  • 46. مطالعه موردی: تحلیل انتخاب‌های مصرف‌کننده با استفاده از FEM
  • 47. مطالعه موردی: پیش‌بینی رفتار رای‌دهندگان با استفاده از FEM
  • 48. مدل‌سازی اثرات متقابل با استفاده از FEM
  • 49. بهبود مدل‌های FEM با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • 50. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در FEM
  • 51. روش‌های کاهش ابعاد (PCA, t-SNE) در FEM
  • 52. استفاده از شبکه‌های عصبی در FEM
  • 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) در FEM
  • 54. مدل‌سازی زمانی در FEM
  • 55. بررسی داده‌های گمشده و روش‌های مقابله با آن
  • 56. روش‌های مقایسه‌ای: FEM در مقابل مدل‌های کلاسیک و یادگیری عمیق
  • 57. مدل‌های انتخاب پویا و FEM
  • 58. توسعه FEM برای داده‌های با ابعاد بالا
  • 59. مدل‌سازی با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 60. تکنیک‌های تنظیم (Regularization) در FEM
  • 61. کاربردهای FEM در حوزه‌های مختلف (اقتصاد، بازاریابی، بهداشت)
  • 62. چالش‌ها و محدودیت‌های FEM
  • 63. آینده پژوهی در زمینه FEM
  • 64. بررسی انتقادی مقاله "Functional effects models"
  • 65. مقایسه FEM با مدل‌های دیگر موجود در ادبیات
  • 66. مسائل اخلاقی در مدل‌سازی انتخاب و استفاده از FEM
  • 67. اهمیت شفافیت و قابلیت تفسیر در FEM
  • 68. ابزارهای متن‌باز برای پیاده‌سازی FEM
  • 69. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات FEM
  • 70. بهینه‌سازی عملکرد کد برای FEM
  • 71. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی در FEM
  • 72. ترکیب FEM با روش‌های دیگر یادگیری ماشین
  • 73. مدل‌سازی Bayesian FEM
  • 74. تفسیر نتایج و ارائه گزارش‌های علمی در مورد FEM
  • 75. چگونه FEM می‌تواند به سیاست‌گذاران کمک کند
  • 76. آموزش گام به گام پیاده‌سازی یک FEM
  • 77. فرایند کامل ساخت یک مدل FEM از ابتدا تا انتها
  • 78. نکات عملی برای اجرای موفق FEM
  • 79. اشتباهات رایج در مدل‌سازی FEM و راه‌های جلوگیری از آن‌ها
  • 80. آزمون فرضیه در مدل‌های FEM
  • 81. معیارهای ارزیابی مدل‌های FEM و انتخاب بهترین مدل
  • 82. نقش cross-validation در اعتبارسنجی FEM
  • 83. بهبود دقت پیش‌بینی در مدل‌های FEM
  • 84. مدل‌های FEM و Big Data
  • 85. مدل‌سازی با داده‌های streaming با استفاده از FEM
  • 86. FEM برای پیش‌بینی‌های بلادرنگ (Real-time Prediction)
  • 87. تکنیک‌های Feature Engineering برای FEM
  • 88. استفاده از داده‌های ترکیبی (Mixed Data) در FEM
  • 89. FEM و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 90. FEM و امنیت سایبری
  • 91. FEM و تشخیص تقلب
  • 92. FEM و سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 93. فراگیری دانش از FEM
  • 94. توسعه و سفارشی‌سازی مدل‌های FEM
  • 95. ادغام FEM با سایر سیستم‌های هوشمند
  • 96. آماده‌سازی برای انتشار مقالات علمی در مورد FEM
  • 97. چگونه یافته‌های FEM را به اشتراک بگذاریم
  • 98. سنجش و اندازه‌گیری موفقیت مدل FEM
  • 99. راهکارهای مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در FEM
  • 100. چگونه FEM می‌تواند تصمیم‌گیری را بهبود بخشد

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.