کتاب PREIG: یادگیری عمیق مفسرپذیر با قوانین اقتصادی برای پیش‌بینی دقیق تقاضا
, ,

کتاب PREIG: یادگیری عمیق مفسرپذیر با قوانین اقتصادی برای پیش‌بینی دقیق تقاضا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017532 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 PREIG: یادگیری عمیق مفسرپذیر با قوانین اقتصادی برای پیش‌بینی دقیق تقاضا

موضوع کلی: یادگیری عمیق برای پیش‌بینی‌های اقتصادی

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی با یادگیری عمیق مفسرپذیر

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی اقتصاد و سری‌های زمانی
  • 2. آشنایی با سری‌های زمانی اقتصادی و ویژگی‌های آن‌ها
  • 3. مفاهیم پایه اقتصاد: تقاضا، عرضه، قیمت
  • 4. عوامل موثر بر تقاضا: درآمد، جمعیت، قیمت کالاهای مرتبط
  • 5. مبانی آمار و احتمال برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 6. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و کاربردهای آن در پیش‌بینی
  • 7. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین
  • 8. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 10. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 11. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 12. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی و روش‌های آن
  • 13. مبانی یادگیری عمیق
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
  • 15. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
  • 16. واحد دروازه‌دار بازگشتی (GRU)
  • 17. معماری GRU و نحوه عملکرد آن
  • 18. مزایای GRU نسبت به LSTM و RNN سنتی
  • 19. مبانی مفسرپذیری در یادگیری عمیق
  • 20. اهمیت مفسرپذیری در پیش‌بینی‌های اقتصادی
  • 21. روش‌های مفسرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 22. مقدمه‌ای بر PREIG: Physics-informed and Reinforcement-driven Interpretable GRU
  • 23. تشریح معماری PREIG
  • 24. اجزای اصلی PREIG: GRU، لایه‌های آگاه از فیزیک، عامل تقویتی
  • 25. یکپارچه‌سازی دانش فیزیکی (قوانین اقتصادی) در مدل
  • 26. نمایش قوانین اقتصادی به صورت ریاضی
  • 27. نحوه تزریق قوانین اقتصادی در لایه‌های آگاه از فیزیک
  • 28. مزایای استفاده از دانش فیزیکی در پیش‌بینی تقاضا
  • 29. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 30. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش، عمل
  • 31. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning, SARSA, Deep Q-Network (DQN)
  • 32. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارامترهای PREIG
  • 33. طراحی تابع پاداش برای یادگیری تقویتی در PREIG
  • 34. آماده‌سازی داده‌های سری زمانی اقتصادی
  • 35. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 36. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای سری‌های زمانی
  • 37. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 38. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 39. پیاده‌سازی GRU با استفاده از TensorFlow یا PyTorch
  • 40. ساخت مدل GRU پایه
  • 41. آموزش و ارزیابی مدل GRU پایه
  • 42. پیاده‌سازی لایه‌های آگاه از فیزیک (Physics-informed Layers)
  • 43. ساخت توابع مربوط به قوانین اقتصادی در TensorFlow یا PyTorch
  • 44. یکپارچه‌سازی قوانین اقتصادی در معماری GRU
  • 45. پیاده‌سازی عامل یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Agent)
  • 46. ساخت محیط یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی PREIG
  • 47. پیاده‌سازی الگوریتم DQN یا سایر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 48. آموزش PREIG با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 49. تنظیم پارامترهای PREIG: نرخ یادگیری، تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها
  • 50. بررسی عملکرد مدل PREIG در مجموعه اعتبارسنجی
  • 51. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از روش‌های مختلف
  • 52. ارزیابی عملکرد مدل PREIG
  • 53. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی سری‌های زمانی: RMSE, MAE, MAPE
  • 54. مقایسه عملکرد PREIG با مدل‌های پایه (GRU, LSTM, ARIMA)
  • 55. تحلیل مفسرپذیری مدل PREIG
  • 56. استخراج قوانین اقتصادی آموخته شده توسط مدل
  • 57. تجزیه و تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در پیش‌بینی
  • 58. Visualization of the learned rules and feature importance.
  • 59. کاربردهای PREIG در پیش‌بینی تقاضا
  • 60. پیش‌بینی تقاضای کالاهای اساسی
  • 61. پیش‌بینی تقاضای انرژی
  • 62. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 63. پیش‌بینی تقاضای خدمات
  • 64. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضای برق با استفاده از PREIG
  • 65. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضای نفت با استفاده از PREIG
  • 66. چالش‌ها و محدودیت‌های PREIG
  • 67. نیاز به دانش تخصصی در زمینه اقتصاد
  • 68. پیچیدگی در پیاده‌سازی و آموزش مدل
  • 69. حساسیت به کیفیت داده‌ها
  • 70. راهکارهای بهبود عملکرد PREIG
  • 71. استفاده از روش‌های پیشرفته بهینه‌سازی
  • 72. ترکیب PREIG با سایر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 73. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 74. آینده پژوهی در پیش‌بینی تقاضا با یادگیری عمیق مفسرپذیر
  • 75. ادغام دانش فیزیکی و یادگیری عمیق
  • 76. توسعه روش‌های جدید مفسرپذیری
  • 77. استفاده از یادگیری تقویتی برای یادگیری آنلاین
  • 78. پیاده‌سازی PREIG در محیط‌های ابری
  • 79. استفاده از ابزارهای اتوماتیک ML برای بهینه‌سازی PREIG
  • 80. بررسی اجمالی داده های مالی و اقتصادی
  • 81. تحلیل سری های زمانی با پایتون
  • 82. آشنایی با کتابخانه های پایتون برای سری های زمانی: Pandas, NumPy, Scikit-learn
  • 83. Visualization سری های زمانی با استفاده از Matplotlib و Seaborn
  • 84. آزمون های ایستایی سری های زمانی: ADFuller Test
  • 85. روش های تجزیه و تحلیل سری های زمانی: Decomposition
  • 86. پیش پردازش داده ها برای مدل های یادگیری عمیق
  • 87. مدل سازی سری های زمانی با آریما (ARIMA)
  • 88. بهینه سازی پارامتر های ARIMA
  • 89. ارزیابی مدل آریما
  • 90. مدل های فضای حالت (State Space Models)
  • 91. فیلتر کالمن (Kalman Filter)
  • 92. کاربرد فیلتر کالمن در پیش بینی سری های زمانی
  • 93. مدل های رگرسیونی برای سری های زمانی (Regression Models)
  • 94. رگرسیون برداری خودرگرسیون (VAR)
  • 95. ارزیابی مدل های رگرسیونی
  • 96. مدل سازی سری های زمانی با شبکه های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 97. آموزش شبکه های عصبی پیشخور
  • 98. ارزیابی شبکه های عصبی پیشخور
  • 99. آشنایی با Tensors و Graph در TensorFlow
  • 100. ساخت و آموزش مدل با استفاده از keras

📚 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 PREIG: یادگیری عمیق مفسرپذیر با قوانین اقتصادی برای پیش‌بینی دقیق تقاضا”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا