, ,

کتاب یادگیری ماشین دوگانه بیزین: استنتاج علی مقاوم در داده‌های ابعاد بالا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 یادگیری ماشین دوگانه بیزین: استنتاج علی مقاوم در داده‌های ابعاد بالا

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استنتاج علی پیشرفته با مدل‌های مدرن

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر استنتاج علی
  • 2. مفاهیم پایه ای علیّت: همبستگی و علیت
  • 3. چارچوب Rubin Causal Model (RCM)
  • 4. پتانسیل نتایج و فرض های اساسی
  • 5. اثرات درمانی میانگین (ATE) و شرطی (CATE)
  • 6. مسئله مخدوشگری و روش های مقابله با آن
  • 7. روش های سنتی استنتاج علی: رگرسیون
  • 8. تطبیق (Matching) و وزندهی (Weighting)
  • 9. متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
  • 10. محدودیت های روش های سنتی در ابعاد بالا
  • 11. مقدمه ای بر یادگیری ماشین برای استنتاج علی
  • 12. مروری بر الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 13. رگرسیون خطی و غیرخطی
  • 14. درخت های تصمیم گیری و جنگل های تصادفی
  • 15. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. شبکه های عصبی عمیق (DNN)
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین
  • 18. مقدمه ای بر یادگیری ماشین دوگانه (Double Machine Learning)
  • 19. منطق DML و رویکرد باقیمانده ها
  • 20. برآورد اثر درمانی با استفاده از DML
  • 21. مزایای DML نسبت به روش های سنتی
  • 22. نحوه پیاده سازی DML در پایتون
  • 23. بایاس انتخاب و راهکارهای DML
  • 24. مقدمه ای بر استنتاج بیزی
  • 25. قضیه بیز و احتمال پسین
  • 26. توزیع های پیشین و احتمال درستنمایی
  • 27. استنتاج بیزی برای رگرسیون خطی
  • 28. زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 29. معرفی نرم افزار Stan برای استنتاج بیزی
  • 30. مدل سازی بیزی برای یادگیری ماشین
  • 31. یادگیری ماشین دوگانه بیزی (Bayesian Double Machine Learning)
  • 32. ادغام استنتاج بیزی با DML
  • 33. تفسیر احتمالی اثرات درمانی
  • 34. مقایسه BDLM با DML کلاسیک
  • 35. انتخاب پیشین مناسب برای BDLM
  • 36. ارزیابی همگرایی زنجیره های MCMC
  • 37. فرضیه های مدل و بررسی اعتبار آنها
  • 38. مدل سازی سلسله مراتبی در BDLM
  • 39. استفاده از BDLM برای داده های پنل
  • 40. BDLM با متغیرهای ابزاری
  • 41. BDLM برای اثرات درمانی ناهمگن
  • 42. BDLM با داده های مخدوش شده
  • 43. بررسی حساسیت در BDLM
  • 44. BDLM برای داده های سانسور شده
  • 45. استفاده از BDLM در مشکلات پزشکی
  • 46. BDLM در سیاست گذاری عمومی
  • 47. BDLM در اقتصاد
  • 48. BDLM در علوم اجتماعی
  • 49. BDLM در بازاریابی
  • 50. BDLM در تحلیل ریسک
  • 51. چالش های پیاده سازی BDLM
  • 52. مقایسه نرم افزاری برای BDLM (Stan, PyMC3)
  • 53. بهینه سازی کد BDLM
  • 54. راهکارهای مقابله با همگرایی آهسته
  • 55. ارائه نتایج BDLM به صورت قابل فهم
  • 56. تفسیر فواصل اطمینان بیزی
  • 57. انتخاب بهترین مدل BDLM
  • 58. مدل های مخلوط در BDLM
  • 59. مدل های غیرپارامتری در BDLM
  • 60. یادگیری عمیق بیزی برای استنتاج علی
  • 61. شبکه های عصبی تغییرپذیر در BDLM
  • 62. کاربرد اتوانکودرها در BDLM
  • 63. استفاده از مدل های زبانی در BDLM
  • 64. تکنیک های کاهش ابعاد در BDLM
  • 65. انتخاب ویژگی در BDLM
  • 66. کاربرد BDLM در داده های تصویری
  • 67. کاربرد BDLM در داده های متنی
  • 68. BDLM برای داده های سری زمانی
  • 69. استفاده از فرآیندهای گاوسی در BDLM
  • 70. BDLM برای داده های مکانی
  • 71. BDLM در داده های شبکه ای
  • 72. مدل سازی وابستگی فضایی در BDLM
  • 73. کاربرد BDLM در بهینه سازی
  • 74. BDLM برای یادگیری تقویتی
  • 75. BDLM برای کنترل علی
  • 76. مدل های ساختاری علی (SCM) و BDLM
  • 77. تخمین اثرات علی کل با BDLM
  • 78. BDLM با متغیرهای واسطه
  • 79. تخمین اثرات مستقیم و غیرمستقیم با BDLM
  • 80. BDLM برای کشف علی
  • 81. یادگیری ساختاری با BDLM
  • 82. روش های مبتنی بر امتیازدهی در BDLM
  • 83. روش های مبتنی بر محدودیت در BDLM
  • 84. مقایسه روش های کشف علی
  • 85. اعتبارسنجی ساختار علی
  • 86. BDLM برای داده های گم شده
  • 87. روش های انتساب چندگانه در BDLM
  • 88. تحلیل حساسیت به انتساب
  • 89. محدودیت های BDLM و چالش های آینده
  • 90. اخلاق و ملاحظات مربوط به استنتاج علی
  • 91. تفسیر مسئولانه نتایج BDLM
  • 92. مقدمه ای بر نرم افزار R برای BDLM
  • 93. پیاده سازی BDLM با بسته های R
  • 94. مقایسه با پیاده سازی پایتون
  • 95. مطالعات موردی پیشرفته با BDLM
  • 96. مقالات پژوهشی مرتبط با BDLM و بررسی انتقادی آنها
  • 97. روند های تحقیقاتی جدید در BDLM
  • 98. پرسش و پاسخ و بحث
  • 99. پروژه پایانی: پیاده سازی BDLM برای یک مجموعه داده واقعی
  • 100. ارائه پروژه ها و بازخورد

📚 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 یادگیری ماشین دوگانه بیزین: استنتاج علی مقاوم در داده‌های ابعاد بالا”

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

پیمایش به بالا