کتاب DAG: افزایش دقت پیش‌بینی با شبکه‌های علّی دوگانه و متغیرهای برون‌زا
, ,

کتاب DAG: افزایش دقت پیش‌بینی با شبکه‌های علّی دوگانه و متغیرهای برون‌زا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000014259 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 DAG: افزایش دقت پیش‌بینی با شبکه‌های علّی دوگانه و متغیرهای برون‌زا

موضوع کلی: مدل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی پیشرفته با رویکردهای علّی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی: مفاهیم و تعاریف
  • 2. انواع داده‌های سری زمانی و کاربردها
  • 3. آمار توصیفی سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، نویز
  • 4. آزمون ایستایی: بررسی و روش‌های پایدارسازی
  • 5. تکنیک‌های هموارسازی: میانگین متحرک و میانگین متحرک نمایی
  • 6. مدل‌های ARIMA: شناسایی، تخمین و ارزیابی
  • 7. مدل‌های VAR: بررسی ارتباطات چند متغیره
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی علّی: مفاهیم و رویکردها
  • 9. علّت و معلول: تمایز و اهمیت در پیش‌بینی
  • 10. شبکه‌های بیزی: مفاهیم و کاربردها در مدل‌سازی علّی
  • 11. شبکه‌های بیزی دینامیک (DBN): مدل‌سازی علّی در سری‌های زمانی
  • 12. محدودیت‌های رویکردهای سنتی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 13. معرفی متغیرهای برون‌زا: اهمیت و نقش در پیش‌بینی
  • 14. مروری بر مقاله DAG: انگیزه‌ها و اهداف
  • 15. مفاهیم اساسی شبکه‌های علّی دوگانه (Dual Causal Networks)
  • 16. معماری کلی مدل DAG: اجزا و ارتباطات
  • 17. شبکه علّی متغیرهای پنهان (Latent Variable Causal Network)
  • 18. شبکه علّی سری زمانی (Time Series Causal Network)
  • 19. یادگیری ساختار شبکه علّی: الگوریتم‌ها و روش‌ها
  • 20. الگوریتم PC: اصول و کاربرد در یادگیری ساختار علّی
  • 21. الگوریتم GES: اصول و کاربرد در یادگیری ساختار علّی
  • 22. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری ساختار علّی
  • 23. تخمین پارامترهای شبکه‌های علّی
  • 24. روش‌های تخمین پارامتر: حداکثر درست‌نمایی (MLE)
  • 25. روش‌های تخمین پارامتر: بیزی
  • 26. ارزیابی عملکرد مدل DAG: معیارها و روش‌ها
  • 27. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی: RMSE، MAE، MAPE
  • 28. مقایسه مدل DAG با مدل‌های سنتی: مزایا و معایب
  • 29. پیاده‌سازی مدل DAG: ابزارها و کتابخانه‌ها
  • 30. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل DAG: نکات کلیدی
  • 31. مهندسی ویژگی برای متغیرهای برون‌زا
  • 32. انتخاب متغیرهای برون‌زا: روش‌ها و معیارها
  • 33. بهینه‌سازی پارامترهای مدل DAG: روش‌های جستجو
  • 34. تنظیم هایپرپارامترها: اهمیت و روش‌ها
  • 35. مبارزه با بیش‌برازش (Overfitting) در مدل DAG
  • 36. regularization: روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 37. ارزیابی اعتبار مدل DAG: روش‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 38. تحلیل حساسیت مدل DAG: بررسی تاثیر متغیرها
  • 39. تفسیر نتایج مدل DAG: استخراج دانش از مدل
  • 40. کاربرد مدل DAG در پیش‌بینی تقاضا
  • 41. کاربرد مدل DAG در پیش‌بینی قیمت سهام
  • 42. کاربرد مدل DAG در پیش‌بینی ترافیک
  • 43. کاربرد مدل DAG در پیش‌بینی آب و هوا
  • 44. کاربرد مدل DAG در تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی
  • 45. مدل‌های DAG با متغیرهای برون‌زای پویا
  • 46. مدل‌های DAG برای سری‌های زمانی ناایستا
  • 47. ادغام مدل DAG با یادگیری عمیق
  • 48. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل DAG
  • 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و مدل DAG
  • 50. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و مدل DAG
  • 51. Transformerها و مدل DAG
  • 52. مدل‌های hybrid: ترکیب DAG و روش‌های دیگر
  • 53. مدل‌های ensemble: بهبود دقت پیش‌بینی با ترکیب مدل‌ها
  • 54. بررسی فرضیات مدل DAG: اعتبار و محدودیت‌ها
  • 55. مدل‌های causal inference: ارتباط با مدل DAG
  • 56. کاربرد مدل DAG در شبیه‌سازی سری‌های زمانی
  • 57. مدل‌سازی سناریو با مدل DAG
  • 58. مقدمه‌ای بر داده‌های پانل: مفاهیم و کاربردها
  • 59. مدل‌های پانل با اثرات ثابت و تصادفی
  • 60. تعمیم مدل DAG به داده‌های پانل
  • 61. چالش‌های پیاده‌سازی مدل DAG در دنیای واقعی
  • 62. مدیریت داده‌های از دست رفته در مدل DAG
  • 63. مقابله با داده‌های پرنویز در مدل DAG
  • 64. مقابله با ابهام در مدل DAG
  • 65. مقیاس‌بندی مدل DAG برای داده‌های بزرگ
  • 66. محاسبات توزیع شده برای مدل DAG
  • 67. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل DAG
  • 68. روش‌های موازی‌سازی در پیاده‌سازی مدل DAG
  • 69. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 70. روش‌های تفسیرپذیری برای مدل DAG
  • 71. ارائه نتایج پیش‌بینی به ذینفعان
  • 72. اخلاق در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 73. سوگیری و تبعیض در داده‌ها و مدل‌ها
  • 74. مسئولیت‌پذیری در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 75. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های علّی
  • 76. یادگیری علّی با داده‌های ناقص
  • 77. یادگیری علّی با مداخله
  • 78. استنتاج علّی (Causal Inference) با مدل DAG
  • 79. آینده پیش‌بینی سری‌های زمانی با شبکه‌های علّی
  • 80. ترکیب مدل DAG با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 81. تحقیقات جاری در زمینه مدل‌سازی علّی برای سری‌های زمانی
  • 82. مروری بر مقالات جدید در زمینه DAG و سری‌های زمانی
  • 83. سخن پایانی و جمع‌بندی دوره
  • 84. منابع و مراجع تکمیلی
  • 85. مثال‌های عملی: پیش‌بینی فروش با مدل DAG
  • 86. مثال‌های عملی: پیش‌بینی مصرف انرژی با مدل DAG
  • 87. مثال‌های عملی: پیش‌بینی نرخ ارز با مدل DAG
  • 88. کدنویسی مدل DAG در Python با کتابخانه‌های موجود
  • 89. ساخت یک pipeline کامل پیش‌بینی با مدل DAG
  • 90. بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت و کارایی
  • 91. بررسی خطاها و اشکال‌زدایی کد
  • 92. نکات و ترفندها برای پیاده‌سازی موفق مدل DAG
  • 93. پرسش و پاسخ: رفع ابهامات و سوالات شرکت‌کنندگان
  • 94. ارائه پروژه‌های عملی توسط شرکت‌کنندگان
  • 95. بازخورد و راهنمایی در مورد پروژه‌ها
  • 96. ارزیابی نهایی و صدور گواهی پایان دوره
  • 97. مطالعه موردی 1: پیش‌بینی ترافیک با DAG
  • 98. مطالعه موردی 2: پیش‌بینی قیمت مسکن با DAG
  • 99. مطالعه موردی 3: پیش‌بینی رفتار مشتری با DAG
  • 100. مطالعه موردی 4: پیش‌بینی بیماری‌های فصلی با DAG

📚 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 DAG: افزایش دقت پیش‌بینی با شبکه‌های علّی دوگانه و متغیرهای برون‌زا”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا