MAPress
کتاب الگوریتم‌های تصمیم‌گیری عادلانه: طراحی سیاست‌های شفاف و منصفانه با درخت‌های تصمیم

کتاب الگوریتم‌های تصمیم‌گیری عادلانه: طراحی سیاست‌های شفاف و منصفانه با درخت‌های تصمیم

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 الگوریتم‌های تصمیم‌گیری عادلانه: طراحی سیاست‌های شفاف و منصفانه با درخت‌های تصمیم

موضوع کلی: یادگیری ماشین منصفانه و قابل تفسیر

موضوع میانی: طراحی سیاست‌های مبتنی بر داده با در نظر گرفتن انصاف و شفافیت

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین منصفانه
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل تفسیر
  • 3. چالش‌های انصاف در یادگیری ماشین
  • 4. چالش‌های شفافیت در یادگیری ماشین
  • 5. کاربردها و اهمیت یادگیری ماشین منصفانه و قابل تفسیر
  • 6. مروری بر مفاهیم کلیدی مقاله "Fairness-Aware and Interpretable Policy Learning"
  • 7. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 8. مفهوم عامل (Agent) در یادگیری تقویتی
  • 9. مفهوم محیط (Environment) در یادگیری تقویتی
  • 10. حالت‌ها (States) و عمل‌ها (Actions)
  • 11. تابع پاداش (Reward Function)
  • 12. سیاست (Policy) و انواع آن
  • 13. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 14. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
  • 15. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 16. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic Methods)
  • 17. درخت‌های تصمیم (Decision Trees) به عنوان مدل‌های تفسیری
  • 18. ساختار درخت تصمیم
  • 19. نحوه ساخت درخت تصمیم (ID3, C4.5, CART)
  • 20. معیارهای تقسیم (Splitting Criteria)
  • 21. هرس کردن درخت (Pruning)
  • 22. مزایای درخت‌های تصمیم برای تفسیرپذیری
  • 23. معایب درخت‌های تصمیم
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری سیاست با درخت‌های تصمیم
  • 25. چگونگی نمایش سیاست با درخت تصمیم
  • 26. ارتباط بین تصمیمات درخت و اقدامات عامل
  • 27. چالش‌های اعمال درخت‌های تصمیم در یادگیری تقویتی
  • 28. مفهوم انصاف در یادگیری ماشین
  • 29. تعریف انواع مختلف انصاف (Demographic Parity, Equalized Odds, Predictive Parity)
  • 30. معیارهای کمی‌سازی انصاف
  • 31. تکنیک‌های اعمال انصاف قبل از آموزش (Pre-processing)
  • 32. تکنیک‌های اعمال انصاف حین آموزش (In-processing)
  • 33. تکنیک‌های اعمال انصاف بعد از آموزش (Post-processing)
  • 34. ارتباط انصاف با توزیع داده‌ها
  • 35. تشخیص سوگیری (Bias) در داده‌ها
  • 36. منابع سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 37. تأثیر سوگیری بر سیاست‌های یادگیری ماشین
  • 38. اهمیت داده‌های نمایانگر (Representative Data)
  • 39. مفهوم تفسیرپذیری (Interpretability) در یادگیری ماشین
  • 40. انواع تفسیرپذیری (Intrinsic vs. Post-hoc)
  • 41. روش‌های کلی تفسیرپذیری
  • 42. تجزیه و تحلیل اهمیت ویژگی (Feature Importance)
  • 43. روش‌های مبتنی بر مدل‌های جایگزین (Surrogate Models)
  • 44. روش‌های مبتنی بر تغییر ورودی (Perturbation-based Methods)
  • 45. تفسیرپذیری درخت‌های تصمیم
  • 46. تفسیرپذیری سیاست‌های یادگیری تقویتی
  • 47. چالش‌های تفسیرپذیری سیاست‌های پیچیده
  • 48. طراحی سیاست‌های منصفانه با درخت‌های تصمیم
  • 49. ادغام مفاهیم انصاف در فرآیند یادگیری درخت تصمیم
  • 50. تعدیل معیارهای تقسیم برای لحاظ کردن انصاف
  • 51. پیاده‌سازی محدودیت‌های انصاف در ساخت درخت
  • 52. تکنیک‌های یادگیری سیاست منصفانه با درخت تصمیم
  • 53. کاربرد "Fairness-Aware and Interpretable Policy Learning" در طراحی سیاست
  • 54. مدل‌سازی محیط با در نظر گرفتن ویژگی‌های حساس (Sensitive Attributes)
  • 55. تعریف توابع پاداش منصفانه
  • 56. تعدیل توابع پاداش برای تشویق سیاست‌های منصفانه
  • 57. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد (Feedback Mechanisms) برای انصاف
  • 58. استفاده از درخت‌های تصمیم برای یادگیری سیاست‌های منصفانه
  • 59. مثال عملی: سیستم توصیه‌گر منصفانه مبتنی بر درخت تصمیم
  • 60. مثال عملی: سیستم تخصیص منابع منصفانه مبتنی بر درخت تصمیم
  • 61. مثال عملی: سیستم تشخیص پزشکی منصفانه مبتنی بر درخت تصمیم
  • 62. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری سیاست منصفانه با درخت تصمیم
  • 63. کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد نیاز (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 64. ساخت و آموزش مدل‌های درخت تصمیم برای سیاست‌گذاری
  • 65. ارزیابی عملکرد سیاست‌های یادگیری ماشین
  • 66. معیارهای ارزیابی استاندارد (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
  • 67. معیارهای ارزیابی انصاف (Demographic Parity Difference, Equalized Odds Difference)
  • 68. معیارهای ارزیابی تفسیرپذیری (Comprehensibility, Explainability)
  • 69. مقایسه سیاست‌های مختلف با در نظر گرفتن عملکرد، انصاف و تفسیرپذیری
  • 70. روش‌های مصالحه (Trade-offs) بین عملکرد، انصاف و تفسیرپذیری
  • 71. راهبردهای بهینه‌سازی سیاست‌ها
  • 72. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) سیاست‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 73. فهم تأثیر تغییرات ورودی بر تصمیمات سیاست
  • 74. تفسیرپذیری خطی (Linear Interpretability) در سیاست‌های مبتنی بر درخت
  • 75. مفهوم "Fairness-Aware and Interpretable Policy Learning" در سناریوهای واقعی
  • 76. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 77. مسائل مربوط به حریم خصوصی (Privacy) و امنیت (Security)
  • 78. جنبه‌های اخلاقی یادگیری ماشین منصفانه و قابل تفسیر
  • 79. مسئولیت‌پذیری (Accountability) در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 80. نقش درخت‌های تصمیم در ایجاد اعتماد (Trust) در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 81. مطالعات موردی پیشرفته در زمینه یادگیری سیاست منصفانه و قابل تفسیر
  • 82. تحولات اخیر در حوزه یادگیری ماشین منصفانه و قابل تفسیر
  • 83. مسیرهای تحقیقاتی آینده
  • 84. پروژه‌های عملی و کاربردی
  • 85. برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی یک سیستم تصمیم‌گیری عادلانه
  • 86. مراحل توسعه و استقرار
  • 87. ارزیابی و بهبود مستمر
  • 88. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.