MAPress
کتاب کشف قانون مقیاس‌پذیری در پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین با استفاده از سری‌های زمانی آشوبناک و داده‌های بزرگ

کتاب کشف قانون مقیاس‌پذیری در پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین با استفاده از سری‌های زمانی آشوبناک و داده‌های بزرگ

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 کشف قانون مقیاس‌پذیری در پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین با استفاده از سری‌های زمانی آشوبناک و داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پیش‌بینی داده‌های زمانی

موضوع میانی: مدل‌های بنیادین برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم اساسی سری‌های زمانی
  • 3. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 4. آشنایی با بازارهای مالی و مفاهیم اقتصادسنجی
  • 5. مقدمه‌ای بر ارزهای دیجیتال و بیت‌کوین
  • 6. ویژگی‌های منحصر به فرد داده‌های قیمت بیت‌کوین
  • 7. چالش‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
  • 8. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های قیمت بیت‌کوین
  • 9. هموارسازی و حذف نویز از سری‌های زمانی
  • 10. مفهوم بازده (Returns) و لگاریتم بازده
  • 11. استخراج ویژگی‌های سنتی از سری‌های زمانی مالی
  • 12. تجزیه سری‌های زمانی: روند، فصلی و باقیمانده
  • 13. بررسی پایداری (Stationarity) سری‌های زمانی
  • 14. آزمون‌های ریشه واحد (Unit Root Tests)
  • 15. همبستگی خودکار (Autocorrelation) و همبستگی جزئی خودکار
  • 16. مدل‌های خودرگرسیون (AR)
  • 17. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 18. مدل‌های خودرگرسیون میانگین متحرک (ARMA)
  • 19. مدل‌های خودرگرسیون یکپارچه میانگین متحرک (ARIMA)
  • 20. انتخاب مرتبه مدل‌های ARIMA با AIC و BIC
  • 21. مدل‌های ناهمواری واریانس خودرگرسیون شرطی (ARCH)
  • 22. مدل‌های ARCH تعمیم‌یافته (GARCH)
  • 23. کاربرد ARIMA و GARCH در پیش‌بینی نوسانات بیت‌کوین
  • 24. رگرسیون خطی برای سری‌های زمانی
  • 25. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 26. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی در پیش‌بینی مالی
  • 27. مدل‌های گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) برای داده‌های مالی
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 29. معیارهای ارزیابی: MSE, RMSE, MAE, R-squared
  • 30. بک‌تستینگ و ارزیابی مدل در محیط واقعی بازار
  • 31. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 32. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks) برای سری‌های زمانی
  • 33. مفهوم لایه‌های کانولوشنال (Convolutional Layers)
  • 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای استخراج ویژگی‌های زمانی
  • 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و مشکل گرادیان ناپدید شونده
  • 36. واحدهای حافظه بلندمدت کوتاه (LSTMs)
  • 37. واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRUs)
  • 38. معماری Sequence-to-Sequence با RNNs
  • 39. استفاده از LSTMs و GRUs در پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنال زمانی (TCNs)
  • 41. ترکیب CNN و RNN برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
  • 42. روش‌های پیش‌پردازش داده برای شبکه‌های عمیق
  • 43. مفهوم Embedding برای داده‌های کاتگوریکال در سری‌های زمانی
  • 44. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 45. تکنیک‌های رگولاریزاسیون: Dropout و L1/L2
  • 46. مقدمه‌ای بر نظریه آشوب و سیستم‌های دینامیکی
  • 47. مفاهیم سیستم‌های آشوبناک و حساسیت به شرایط اولیه
  • 48. جاذبه‌ها (Attractors) و انواع آن: جاذبه‌های عجیب (Strange Attractors)
  • 49. ابعاد فراکتالی (Fractal Dimensions) و کاربرد آن در مالی
  • 50. لگاریتم لیاپانوف (Lyapunov Exponents) و اندازه‌گیری آشوب
  • 51. بازسازی فضای فاز (Phase Space Reconstruction)
  • 52. قضیه تاکنز (Takens' Theorem) برای جاسازی دینامیک
  • 53. انتخاب پارامترهای تاخیر (Delay) و بعد جاسازی (Embedding Dimension)
  • 54. بررسی ماهیت آشوبناک سری‌های زمانی مالی
  • 55. مدل‌های غیرخطی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 56. شبکه‌های عصبی غیرخطی و آشوب
  • 57. تحلیل آشوب در داده‌های بیت‌کوین
  • 58. شناسایی الگوهای غیرخطی در بازارهای کریپتو
  • 59. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌سازی آشوب
  • 60. مقایسه مدل‌های خطی و غیرخطی در پیش‌بینی مالی
  • 61. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و خود-توجهی (Self-Attention)
  • 62. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
  • 63. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در ترنسفورمرها
  • 64. موقعیت‌گذاری نسبی و مطلق (Positional Encoding)
  • 65. ترنسفورمرهای فقط رمزگذار برای سری‌های زمانی
  • 66. ترنسفورمرهای فقط رمزگشا برای پیش‌بینی خودرگرسیو
  • 67. کاربرد ترنسفورمرها در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
  • 68. مفهوم مدل‌های بنیادین (Foundation Models)
  • 69. یادگیری پیش‌آموزشی (Pre-training) در مقیاس بزرگ
  • 70. یادگیری خود-نظارتی (Self-supervised Learning) برای سری‌های زمانی
  • 71. معماری‌های ترنسفورمر مناسب برای سری‌های زمانی (Informer, Autoformer, FEDformer)
  • 72. داده‌های بزرگ (Big Data) در پیش‌بینی مالی
  • 73. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 74. مفهوم قانون مقیاس‌پذیری (Scaling Law) در هوش مصنوعی
  • 75. قانون مقیاس‌پذیری برای داده‌ها (Data Scaling Law)
  • 76. قانون مقیاس‌پذیری برای پارامترها (Parameter Scaling Law)
  • 77. قانون مقیاس‌پذیری برای محاسبات (Compute Scaling Law)
  • 78. رابطه بین آشوب و قوانین مقیاس‌پذیری در پیش‌بینی
  • 79. بهینه‌سازی مدل‌های بنیادین برای داده‌های سری‌های زمانی آشوبناک
  • 80. کاوش در قوانین مقیاس‌پذیری برای پیش‌بینی بیت‌کوین
  • 81. داده‌های با فرکانس بالا (High-Frequency Data) در بیت‌کوین
  • 82. ریزساختار بازار (Market Microstructure) بیت‌کوین
  • 83. دفتر سفارش (Order Book) و تحلیل آن
  • 84. داده‌های روی زنجیره (On-Chain Data) بیت‌کوین و تحلیل آن
  • 85. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای بیت‌کوین
  • 86. ترکیب منابع داده مختلف (Multi-modal Data) برای پیش‌بینی
  • 87. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Models) برای بهبود دقت
  • 88. پیش‌بینی نوسانات (Volatility Forecasting) با مدل‌های عمیق
  • 89. مدیریت ریسک (Risk Management) در معاملات الگوریتمی
  • 90. بهینه‌سازی پورتفولیو با پیش‌بینی‌های مدل‌های بنیادین
  • 91. چارچوب‌های آموزش توزیع شده (Distributed Training Frameworks)
  • 92. آموزش با حافظه محدود (Memory-efficient Training)
  • 93. محاسبات موازی (Parallel Computing) و GPU/TPU
  • 94. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای داده‌های بزرگ
  • 95. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات مالی
  • 96. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI - XAI) برای مدل‌های مالی
  • 97. محدودیت‌های مدل‌های بنیادین در بازارهای مالی
  • 98. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مالی
  • 99. مروری بر آینده پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی با هوش مصنوعی
  • 100. پروژه‌ نهایی: پیاده‌سازی یک مدل بنیادین برای پیش‌بینی بیت‌کوین با ملاحظات آشوب و مقیاس‌پذیری

📚 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.