کتاب بازسازی شاخص‌های بازار کار منطقه‌ای با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: مطالعه موردی کلمبیا
, ,

کتاب بازسازی شاخص‌های بازار کار منطقه‌ای با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: مطالعه موردی کلمبیا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016317 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 بازسازی شاخص‌های بازار کار منطقه‌ای با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: مطالعه موردی کلمبیا

موضوع کلی: اقتصادسنجی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: مدل‌سازی و پیش‌بینی بازار کار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و چشم‌انداز دوره
  • 2. اهمیت شاخص‌های بازار کار منطقه‌ای
  • 3. چالش‌های تولید آمار رسمی منطقه‌ای
  • 4. مروری بر مقاله الهام‌بخش و نوآوری آن
  • 5. ساختار دوره و اهداف آموزشی
  • 6. مفاهیم اساسی اقتصادسنجی و یادگیری ماشین
  • 7. مقدمه‌ای بر بازار کار کلمبیا
  • 8. تعریف و اندازه‌گیری شاخص‌های کلیدی بازار کار
  • 9. مفاهیم اشتغال، بیکاری و مشارکت نیروی کار
  • 10. تحلیل پویایی‌های بازار کار
  • 11. اهمیت تفکیک جنسیتی و سنی در آمار کار
  • 12. بازار کار رسمی و غیررسمی در اقتصادهای در حال توسعه
  • 13. تأثیر سیاست‌ها بر شاخص‌های بازار کار
  • 14. منابع داده‌های خرد و کلان برای تحلیل بازار کار
  • 15. پیمایش‌های خانوار نیروی کار (مثال: GEIH کلمبیا)
  • 16. داده‌های اداری: سوابق تامین اجتماعی و مالیاتی
  • 17. داده‌های سرشماری و جمعیت‌شناختی
  • 18. داده‌های ماهواره‌ای و سنجش از دور (Remote Sensing)
  • 19. داده‌های روشنایی شب (Nightlights Data)
  • 20. داده‌های جغرافیایی و اطلاعات مکانی (GIS)
  • 21. منابع داده‌های جایگزین (Big Data)
  • 22. مبانی دسترسی به داده و API
  • 23. اصول پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت کیفیت
  • 24. شناسایی و برخورد با مقادیر پرت (Outliers)
  • 25. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده (Imputation)
  • 26. استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
  • 27. رمزگذاری ویژگی‌های طبقه‌ای (Categorical Encoding)
  • 28. مهندسی ویژگی‌های زمانی و سری زمانی
  • 29. مهندسی ویژگی‌های مکانی و جغرافیایی
  • 30. ایجاد ویژگی‌های تعاملی و چندجمله‌ای
  • 31. اصول انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 32. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 33. مبانی رگرسیون خطی چندگانه
  • 34. مدل‌های پانل دیتا: اثرات ثابت و اثرات تصادفی
  • 35. محدودیت‌های برآوردهای مستقیم در مناطق کوچک
  • 36. مقدمه‌ای بر تخمین مناطق کوچک (Small Area Estimation – SAE)
  • 37. برآوردهای مستقیم در مقابل غیرمستقیم در SAE
  • 38. مدل‌های فای-هریوت (Fay-Herriot Models)
  • 39. رویکردهای سلسله مراتبی بیزی در SAE
  • 40. اعتبار سنجی مدل‌های SAE
  • 41. مبانی یادگیری ماشین نظارت‌شده
  • 42. مفهوم سوگیری و واریانس (Bias-Variance Trade-off)
  • 43. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 44. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MAE, RMSE, R²)
  • 45. رگرسیون‌های منظم‌سازی شده (Ridge, Lasso, Elastic Net)
  • 46. درخت‌های تصمیم و الگوریتم CART
  • 47. روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods): بگینگ (Bagging) و جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 48. روش‌های ترکیبی: بوستینگ (Boosting) و گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
  • 49. XGBoost: مبانی و کاربردها
  • 50. LightGBM و CatBoost
  • 51. رگرسیون بردار پشتیبان (Support Vector Regression)
  • 52. رگرسیون K نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors Regression)
  • 53. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 54. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (SHAP, LIME)
  • 55. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 56. توابع فعال‌سازی، توابع زیان و بهینه‌سازها
  • 57. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Networks) برای داده‌های جدولی
  • 58. شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks – CNNs) برای داده‌های تصویری
  • 59. معماری‌های CNN (مفاهیم VGG، ResNet)
  • 60. کاربرد CNNs برای تحلیل تصاویر روشنایی شب
  • 61. استخراج ویژگی‌ها با استفاده از CNNs
  • 62. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با CNNs از پیش آموزش‌دیده
  • 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTMها (مقدماتی)
  • 64. چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow و Keras)
  • 65. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 66. مفهوم منظم‌سازی در یادگیری عمیق (Regularization)
  • 67. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 68. ملاحظات محاسباتی و استفاده از GPU
  • 69. مقدمه‌ای بر رویکرد یکپارچه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 70. طراحی خط لوله چندمرحله‌ای مدل‌سازی
  • 71. مرحله ۱: استخراج ویژگی‌های عمیق از تصاویر ماهواره‌ای
  • 72. پیاده‌سازی CNN برای استخراج ویژگی‌های روشنایی شب
  • 73. تلفیق ویژگی‌های عمیق با داده‌های جدولی سنتی
  • 74. همسان‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
  • 75. مدل‌سازی چند سطحی و انباشت مدل (Model Stacking)
  • 76. ساخت مدل پیش‌بینی نهایی (مثال: GBRT با ویژگی‌های تلفیق‌شده)
  • 77. پرداختن به خودهمبستگی مکانی در پیش‌بینی‌ها
  • 78. کمی‌سازی عدم قطعیت در مدل‌های یکپارچه
  • 79. اعتبار سنجی خارج از نمونه و بک تستینگ
  • 80. تحلیل حساسیت پارامترهای مدل
  • 81. آزمون‌های استحکام (Robustness Checks) برای سناریوهای داده‌ای مختلف
  • 82. روش‌های پیشرفته ترکیب مدل برای افزایش دقت
  • 83. مزایای داده‌های چندمنبعی برای افزایش تفکیک‌پذیری
  • 84. چالش‌های مقیاس‌پذیری مدل‌های یکپارچه
  • 85. ویژگی‌های خاص داده‌های کلمبیا و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 86. جزئیات پیاده‌سازی مدل در بستر کلمبیا
  • 87. اعتبارسنجی شاخص‌های بازسازی‌شده در برابر آمارهای رسمی (در صورت وجود)
  • 88. تفسیر نتایج و تحلیل نابرابری‌های منطقه‌ای
  • 89. استفاده از شاخص‌های بازسازی‌شده در تصمیم‌گیری‌های سیاستی
  • 90. محدودیت‌های رویکرد و مسیرهای تحقیقاتی آینده
  • 91. خلاصه‌سازی دستاوردها و نتیجه‌گیری دوره
  • 92. پرسش و پاسخ و بحث آزاد

📚 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 بازسازی شاخص‌های بازار کار منطقه‌ای با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: مطالعه موردی کلمبیا”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا