سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حقیقت پنهان درختان علی: محدودیت‌های دقت و چالش‌های عملی

کتاب حقیقت پنهان درختان علی: محدودیت‌های دقت و چالش‌های عملی

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 حقیقت پنهان درختان علی: محدودیت‌های دقت و چالش‌های عملی

موضوع کلی: استنتاج علی با یادگیری ماشین

موضوع میانی: تخمین اثرات ناهمگن با الگوریتم‌های درختی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج علی و اهمیت آن
  • 2. مفاهیم بنیادی استنتاج علی: علت، معلول، مداخله
  • 3. مشکل همبستگی در مقابل علیت
  • 4. متغیرهای مخدوشگر و روش‌های کنترل آن‌ها
  • 5. نیاز به تخمین اثرات ناهمگن در استنتاج علی
  • 6. مروری بر روش‌های تخمین اثرات در یادگیری ماشین
  • 7. معرفی اثرات درمان (Treatment Effects): ATE, ATT, ATU
  • 8. اثرات ناهمگن درمان: مفهوم و اهمیت
  • 9. چرا تخمین اثرات ناهمگن پیچیده است؟
  • 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های درختی و کاربردهای آن‌ها
  • 11. درخت‌های تصمیم‌گیری: الگوریتم‌های ID3, C4.5, CART
  • 12. معیارهای تقسیم‌بندی گره‌ها در درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 13. مزایا و معایب درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 14. رگرسیون درختی: تخمین توابع پیوسته
  • 15. معرفی درخت‌های علی (Causal Trees)
  • 16. ساختار درخت‌های علی و نحوه ساخت آن‌ها
  • 17. تفاوت درخت‌های علی با درخت‌های رگرسیونی معمولی
  • 18. اهمیت تصادفی‌سازی در ساخت درخت‌های علی
  • 19. متغیرهای کنترلی در درخت‌های علی
  • 20. معیارهای تقسیم‌بندی گره‌ها در درخت‌های علی: T-test, Chi-squared
  • 21. ارزیابی کیفیت تقسیم‌بندی در درخت‌های علی
  • 22. بیش‌برازش (Overfitting) در درخت‌های علی و راه‌های مقابله با آن
  • 23. مفهوم Honest Tree در استنتاج علی
  • 24. نیاز به Honest Tree برای تخمین دقیق‌تر
  • 25. تخصیص داده‌ها برای ساخت Honest Tree: Split-Sample
  • 26. مزایای استفاده از Split-Sample
  • 27. محدودیت‌های Split-Sample و روش‌های جایگزین
  • 28. پیاده‌سازی Split-Sample در درخت‌های علی
  • 29. تخمین اثرات درمان با استفاده از Honest Tree
  • 30. محاسبه ATE, ATT, ATU با درخت‌های علی
  • 31. اعتبارسنجی (Validation) درخت‌های علی
  • 32. روش‌های ارزیابی عملکرد درخت‌های علی
  • 33. خطاهای تخمین در درخت‌های علی
  • 34. مفهوم Boundهای دقت در استنتاج علی
  • 35. محدودیت‌های ذاتی در تخمین اثرات ناهمگن
  • 36. تاثیر متغیرهای مخدوشگر بر دقت تخمین
  • 37. تأثیر حجم نمونه بر دقت تخمین
  • 38. تاثیر تعداد متغیرها بر دقت تخمین
  • 39. نقش انتخاب متغیر در بهبود دقت
  • 40. اهمیت شناخت ساختار علی داده‌ها
  • 41. مقایسه درخت‌های علی با سایر روش‌های استنتاج علی
  • 42. Matching Methods: Propensity Score Matching
  • 43. Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW)
  • 44. Regression Adjustment
  • 45. Doubly Robust Methods
  • 46. Causal Forests: ترکیبی از درخت‌های علی
  • 47. مزایای Causal Forests نسبت به درخت‌های علی تکی
  • 48. پارامترهای کلیدی در Causal Forests
  • 49. روش‌های ارزیابی Causal Forests
  • 50. مقایسه Causal Forests با سایر روش‌های جنگلی
  • 51. Boosting Methods برای استنتاج علی
  • 52. استفاده از XGBoost و LightGBM در استنتاج علی
  • 53. اعتبارسنجی Boosted Trees برای استنتاج علی
  • 54. روش‌های یادگیری بازنمایی (Representation Learning) برای استنتاج علی
  • 55. Autoencoders و کاربردهای آن‌ها در کاهش ابعاد
  • 56. یادگیری متریک برای یافتن تشابه بین مشاهدات
  • 57. کاربرد یادگیری عمیق در استنتاج علی
  • 58. شبکه‌های عصبی برای تخمین اثرات ناهمگن
  • 59. شبکه‌های عصبی علی (Causal Neural Networks)
  • 60. روش‌های تفسیرپذیری (Interpretability) در درخت‌های علی
  • 61. اهمیت تفسیرپذیری مدل‌های استنتاج علی
  • 62. روش‌های Visualizing درخت‌های علی
  • 63. شبیه‌سازی داده‌ها برای ارزیابی درخت‌های علی
  • 64. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی با ساختار علی مشخص
  • 65. ارزیابی الگوریتم‌های مختلف بر روی داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 66. روش‌های برخورد با داده‌های گم‌شده (Missing Data) در استنتاج علی
  • 67. Imputation Techniques و تاثیر آن‌ها بر نتایج
  • 68. انتخاب بهترین روش Imputation
  • 69. مقابله با متغیرهای مداخله‌گر (Mediators)
  • 70. روش‌های شناسایی و کنترل متغیرهای مداخله‌گر
  • 71. Direct and Indirect Effects
  • 72. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در استنتاج علی
  • 73. بررسی حساسیت نتایج نسبت به فرضیات
  • 74. E-Value و کاربردهای آن
  • 75. کاربرد درخت‌های علی در حوزه‌های مختلف: پزشکی، اقتصاد، بازاریابی
  • 76. مثال‌هایی از کاربرد درخت‌های علی در پزشکی
  • 77. مثال‌هایی از کاربرد درخت‌های علی در اقتصاد
  • 78. مثال‌هایی از کاربرد درخت‌های علی در بازاریابی
  • 79. چالش‌های عملی در استفاده از درخت‌های علی
  • 80. پیچیدگی داده‌ها و نیاز به پیش‌پردازش
  • 81. مقیاس‌پذیری درخت‌های علی
  • 82. تفسیر نتایج و ارائه آن‌ها به ذینفعان
  • 83. روش‌های بهبود عملکرد درخت‌های علی
  • 84. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 85. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 86. استفاده از Domain Knowledge
  • 87. مباحث پیشرفته در درخت‌های علی
  • 88. Causal Discovery: یادگیری ساختار علی از داده‌ها
  • 89. ترکیب درخت‌های علی با سایر روش‌های استنتاج علی
  • 90. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning) در استنتاج علی
  • 91. یادگیری فعال (Active Learning) در استنتاج علی
  • 92. آینده درخت‌های علی و استنتاج علی
  • 93. تحقیقات جاری و گرایش‌های جدید
  • 94. نقش یادگیری ماشین در پیشبرد استنتاج علی
  • 95. پیاده‌سازی درخت‌های علی در R
  • 96. استفاده از کتابخانه‌های causalTree و grf در R
  • 97. مثال‌های عملی با استفاده از R
  • 98. پیاده‌سازی درخت‌های علی در Python
  • 99. استفاده از کتابخانه‌های scikit-learn و econml در Python
  • 100. مثال‌های عملی با استفاده از Python

📚 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.