سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف الگوهای هزینه کرد مصرف‌کنندگان با یادگیری ماشینی علّی مبتنی بر توزیع

کتاب کشف الگوهای هزینه کرد مصرف‌کنندگان با یادگیری ماشینی علّی مبتنی بر توزیع

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 کشف الگوهای هزینه کرد مصرف‌کنندگان با یادگیری ماشینی علّی مبتنی بر توزیع

موضوع کلی: یادگیری ماشینی و اقتصاد رفتاری

موضوع میانی: استنتاج علّی توزیعی در یادگیری ماشینی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی و اقتصاد رفتاری
  • 2. چرایی استنتاج علّی در تصمیم‌گیری‌های اقتصادی
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری ماشینی
  • 4. مقدمه‌ای بر اقتصاد رفتاری و کاربردهای آن
  • 5. داده‌های مصرف‌کننده: منابع و انواع
  • 6. آشنایی با متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 7. تابع توزیع تجمعی (CDF) و تابع چگالی احتمال (PDF)
  • 8. معیارهای مرکزی و پراکندگی برای توزیع‌ها
  • 9. نمایش گرافیکی توزیع‌ها: هیستوگرام، KDE، باکس پلات
  • 10. مفاهیم پایه استنتاج علّی: همبستگی در مقابل علّیت
  • 11. چارچوب پیامدهای بالقوه (Potential Outcomes Framework)
  • 12. فرض‌های کلیدی در استنتاج علّی: استقلال شرطی، یکنواختی
  • 13. نمودارهای علّی جهت‌دار (DAGs) و شناسایی علّیت
  • 14. سوگیری انتخاب (Selection Bias) و متغیرهای مخدوش‌کننده (Confounders)
  • 15. روش‌های کنترل سوگیری: رگرسیون، تطبیق، وزن‌دهی
  • 16. آزمایش‌های تصادفی کنترل‌شده (RCTs) به عنوان معیار طلایی
  • 17. مقدمه‌ای بر مصرف‌کننده و الگوهای هزینه کرد
  • 18. نقش اعتبار (Credit) در تصمیم‌گیری‌های مالی
  • 19. انواع محصولات اعتباری و اثرات آن‌ها بر رفتار
  • 20. فراتر از میانگین: چرا توزیع‌ها مهم هستند؟
  • 21. تعریف پیامدهای علّی توزیعی (Distribution-valued Causal Outcomes)
  • 22. مثال‌هایی از پیامدهای توزیعی در اقتصاد رفتاری
  • 23. چالش‌های استنتاج علّی با پیامدهای توزیعی
  • 24. نمایش توزیع‌ها به عنوان اشیاء در یادگیری ماشینی
  • 25. فاصله بین توزیع‌ها: وازراشتین (Wasserstein)، کولموگروف-اسمیرنوف (KS)
  • 26. هسته‌های روی توزیع‌ها (Kernels on Distributions)
  • 27. یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی توزیع‌ها
  • 28. رگرسیون توزیعی (Distributional Regression)
  • 29. مدل‌های تولیدی (Generative Models) برای توزیع‌ها
  • 30. تعمیم مفاهیم علّی به توزیع‌ها
  • 31. میانگین اثر درمان (ATE) برای توزیع‌ها
  • 32. اثر درمان شرطی (CATE) برای توزیع‌ها
  • 33. شناسایی اثرات علّی توزیعی
  • 34. وزن‌دهی احتمال معکوس (IPW) برای توزیع‌ها
  • 35. تعمیم G-computation برای پیامدهای توزیعی
  • 36. روش‌های دوگانه مقاوم (Doubly Robust Methods) برای توزیع‌ها
  • 37. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تخمین توزیع‌های شرطی
  • 38. یادگیری مبتنی بر توزیع برای متغیرهای پنهان
  • 39. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای داده‌های توزیعی
  • 40. پیش‌پردازش داده‌های مالی و اعتباری
  • 41. داده‌های هزینه‌کرد مصرف‌کننده: جمع‌آوری و ساختار
  • 42. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) برای الگوهای هزینه‌کرد
  • 43. تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار اعتباری
  • 44. تعریف "درمان" در سناریوی اعتبار (مثلاً افزایش حد اعتبار)
  • 45. تعریف "پیامد" توزیعی (مثلاً توزیع هزینه‌کرد در دسته‌های مختلف)
  • 46. استخراج ویژگی از داده‌های تراکنشی
  • 47. ایجاد متغیرهای پیشین (Covariates) مرتبط با اعتبار و هزینه‌کرد
  • 48. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی علّی توزیعی
  • 49. انتخاب مدل یادگیری ماشینی برای تخمین توزیع‌ها
  • 50. پیاده‌سازی گام به گام وزن‌دهی IPW برای توزیع‌ها (مثال)
  • 51. پیاده‌سازی G-computation با استفاده از مدل‌های ML
  • 52. پیاده‌سازی روش‌های دوگانه مقاوم برای اثرات توزیعی
  • 53. ارزیابی عملکرد مدل‌های تخمین توزیع
  • 54. معیارهای ارزیابی اثرات علّی توزیعی
  • 55. تفسیر تفاوت در توزیع‌های هزینه‌کرد
  • 56. اثر افزایش حد اعتبار بر توزیع هزینه‌کرد کلی
  • 57. تأثیر وام‌های جدید بر توزیع هزینه‌کرد در دسته‌های خاص
  • 58. تحلیل اثرات علّی توزیعی بر ریسک اعتباری
  • 59. بررسی تفاوت در الگوهای هزینه‌کرد قبل و بعد از درمان
  • 60. اهمیت دم‌های توزیع (Tails of Distribution) در تحلیل
  • 61. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در استنتاج علّی توزیعی
  • 62. بررسی فروض مدل و تشخیص نقض آن‌ها
  • 63. نمونه‌گیری مجدد (Resampling) برای ارزیابی عدم قطعیت
  • 64. کاربرد پایتون و کتابخانه‌های مرتبط (مانند SciPy, Scikit-learn)
  • 65. کتابخانه‌های تخصصی برای استنتاج علّی (مانند EconML, DoWhy)
  • 66. تحلیل آماری توزیع‌های نتیجه
  • 67. گزارش‌دهی نتایج و بصری‌سازی اثرات توزیعی
  • 68. مقایسه اثرات علّی توزیعی و میانگین
  • 69. تشخیص اثرات ناهمگن (Heterogeneous Effects) در توزیع‌ها
  • 70. گروه‌بندی زیرجمعیت‌ها بر اساس پاسخ توزیعی به درمان
  • 71. اثرات علّی توزیعی در طول زمان (Time-varying Effects)
  • 72. مدل‌سازی اثرات تاخیری (Lagged Effects) بر توزیع‌ها
  • 73. تحلیل رفتار هزینه‌کرد در شرایط بحران اقتصادی
  • 74. تأثیر سیاست‌های مالی بر توزیع هزینه‌کرد
  • 75. کاربردهای دیگر یادگیری ماشینی علّی توزیعی
  • 76. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های مصرف‌کننده
  • 77. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های علّی توزیعی
  • 78. تعصبات (Biases) در داده‌ها و مدل‌های یادگیری ماشینی
  • 79. مبارزه با تبعیض از طریق مدل‌سازی علّی
  • 80. محدودیت‌های مدل‌سازی علّی توزیعی
  • 81. پرسش‌های پژوهشی باز در این حوزه
  • 82. رویکردهای جایگزین برای استنتاج علّی توزیعی
  • 83. نقش یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیاست‌های اعتباری
  • 84. یادگیری ماشینی علّی و طراحی محصول
  • 85. کاربرد در بخش سلامت: توزیع پاسخ به درمان دارویی
  • 86. کاربرد در بخش آموزش: توزیع نتایج تحصیلی
  • 87. ارزیابی مداخله‌های اجتماعی با پیامدهای توزیعی
  • 88. ترکیب داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
  • 89. استفاده از روش‌های شبه‌آزمایشی برای اعتبار (مثلاً رگرسیون ناپیوستگی)
  • 90. استنتاج علّی با متغیرهای ابزاری برای توزیع‌ها
  • 91. نقش اقتصادسنجی در توسعه روش‌های علّی توزیعی
  • 92. آینده یادگیری ماشینی علّی و اقتصاد رفتاری
  • 93. مطالعه موردی: تأثیر افزایش حد اعتبار بر توزیع هزینه‌کرد سوخت
  • 94. مطالعه موردی: ارزیابی تأثیر کارت‌های اعتباری جدید بر توزیع هزینه‌کرد تفریحی
  • 95. مطالعه موردی: تحلیل اثر رویدادهای مالی بر توزیع پس‌انداز
  • 96. کاربرد در سیاست‌گذاری: بهینه‌سازی توزیع یارانه
  • 97. آموزش مدل‌های علّی توزیعی در محیط‌های ابری
  • 98. مقیاس‌پذیری مدل‌ها برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 99. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
  • 100. منابع و مطالعات بیشتر

📚 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.