سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب غلبه بر داده‌های گم‌شده در یادگیری تقویتی: الگوریتم DR-UCB و تحلیل عملکرد

کتاب غلبه بر داده‌های گم‌شده در یادگیری تقویتی: الگوریتم DR-UCB و تحلیل عملکرد

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 غلبه بر داده‌های گم‌شده در یادگیری تقویتی: الگوریتم DR-UCB و تحلیل عملکرد

موضوع کلی: یادگیری تقویتی

موضوع میانی: تصمیم‌گیری متوالی با بازخورد ناقص

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 2. عناصر اساسی سیستم‌های یادگیری تقویتی (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 3. مسئله چند-بازوی قمارباز (Multi-Armed Bandit - MAB) و اهمیت آن
  • 4. موازنه اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation)
  • 5. تعریف پاداش و معیارهای عملکرد: مفهوم حسرت (Regret)
  • 6. انواع مسائل MAB و مثال‌های کاربردی
  • 7. الگوریتم‌های پایه MAB: از حریصانه (Greedy) تا Softmax
  • 8. محدودیت‌های الگوریتم‌های حریصانه و کاوش ناکافی
  • 9. معرفی الگوریتم UCB1 (Upper Confidence Bound)
  • 10. مبانی نظری UCB: چرا UCB خوب کار می‌کند؟
  • 11. ورود به دنیای بازخورد ناقص در یادگیری تقویتی
  • 12. تعریف "بازخورد گم‌شده" در مسائل تصمیم‌گیری متوالی
  • 13. سناریوهای رایج بازخورد ناقص در دنیای واقعی
  • 14. مکانیسم‌های داده‌های گم‌شده: MCAR, MAR, NMAR
  • 15. اهمیت شناسایی مکانیسم گم‌شدگی برای مدل‌سازی صحیح
  • 16. چالش‌های ناشی از بازخورد ناقص برای الگوریتم‌های RL سنتی
  • 17. چرا الگوریتم‌های استاندارد MAB با بازخورد ناقص دچار مشکل می‌شوند؟
  • 18. مدل‌سازی پاداش مشاهده‌شده در حضور داده‌های گم‌شده
  • 19. تفاوت بین پاداش واقعی (True Reward) و پاداش مشاهده‌شده (Observed Reward)
  • 20. پیامدهای گم‌شدگی داده‌ها بر دقت تخمین میانگین پاداش
  • 21. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری مدیریت داده‌های گم‌شده
  • 22. روش‌های حذف داده (Listwise و Pairwise Deletion) و معایب آن‌ها
  • 23. روش‌های ساده جایگزینی (Imputation) داده‌های گم‌شده (میانگین، میانه)
  • 24. مفهوم نمره تمایل (Propensity Score) در آمار و علیت
  • 25. تخمین نمره تمایل: استفاده از مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 26. روش وزن‌دهی معکوس نمره تمایل (Inverse Propensity Weighting - IPW): مفهوم
  • 27. کاربرد IPW برای تخمین میانگین پاداش در حضور بازخورد ناقص
  • 28. مفروضات کلیدی برای اعتبار روش IPW (به‌ویژه عدم سردرگمی)
  • 29. چالش‌های IPW: واریانس بالا و حساسیت به مدل تمایل
  • 30. معرفی تخمین‌گرهای دوامند (Doubly Robust - DR)
  • 31. شهود پشت رویکرد دوامندی (Doubly Robustness)
  • 32. اجزای اصلی تخمین‌گر DR: مدل پاداش (Outcome Model) و مدل تمایل (Propensity Model)
  • 33. اشتقاق فرمول تخمین‌گر DR برای پاداش متوسط
  • 34. ویژگی‌های تخمین‌گر DR: سازگاری (Consistency)
  • 35. ویژگی‌های تخمین‌گر DR: دوامندی نسبت به خطا در یکی از مدل‌ها
  • 36. مزایای تخمین‌گرهای DR نسبت به IPW و سایر روش‌ها
  • 37. انتخاب و آموزش مدل پاداش در عمل (رگرسیون)
  • 38. انتخاب و آموزش مدل تمایل در عمل (طبقه‌بندی)
  • 39. برهم‌کنش بین مدل پاداش و مدل تمایل در ساختار DR
  • 40. تحلیل واریانس تخمین‌گرهای DR و عوامل موثر بر آن
  • 41. بازبینی الگوریتم‌های UCB برای مسائل Contextual Bandits (مانند LinUCB)
  • 42. نقش دقت تخمین و عدم قطعیت در الگوریتم‌های UCB
  • 43. مرزهای نظری برای مسائل MAB و اهمیت آن‌ها
  • 44. نیاز به الگوریتم‌های UCB مقاوم در برابر بازخورد ناقص
  • 45. انگیزه توسعه الگوریتم DR-UCB: پلی بین DR و UCB
  • 46. چارچوب نظری DR-UCB: ترکیب تخمین‌گر DR با رویکرد UCB
  • 47. تعریف پاداش تخمینی دوامند برای هر بازو در DR-UCB
  • 48. ساختار مرز اطمینان بالا (Confidence Bound) در DR-UCB
  • 49. اشتقاق مولفه‌های اکتشاف (Exploration Bonus) در DR-UCB
  • 50. گام‌های الگوریتم DR-UCB (شبه‌کد)
  • 51. مفروضات اساسی برای عملکرد صحیح DR-UCB (برگرفته از مقاله)
  • 52. تفاوت‌های کلیدی DR-UCB با سایر UCBهای سنتی و IPW-UCB
  • 53. پیاده‌سازی گام به گام DR-UCB در یک محیط شبیه‌سازی
  • 54. تعریف حسرت برای مسائل تصمیم‌گیری متوالی با بازخورد ناقص
  • 55. تحلیل نظری حسرت (Regret Analysis) برای DR-UCB
  • 56. لم‌های کلیدی در اثبات مرز حسرت DR-UCB
  • 57. اثبات طرح‌واره‌ای: بهره‌برداری از ویژگی دوامندی در مرز حسرت
  • 58. قضیه اصلی: مرز حسرت (Regret Bound) برای DR-UCB
  • 59. تحلیل اجزای مرز حسرت و وابستگی‌های آن به پارامترها
  • 60. تاثیر کیفیت مدل تمایل بر مرز حسرت DR-UCB
  • 61. تاثیر کیفیت مدل پاداش بر مرز حسرت DR-UCB
  • 62. مقایسه حسرت DR-UCB با حسرت ایده‌آل (Oracle Regret)
  • 63. مقایسه DR-UCB با IPW-UCB از منظر حسرت
  • 64. تحلیل حساسیت DR-UCB به خطای مدل‌سازی (Misspecification)
  • 65. بهینگی و شکاف‌های زیربهینگی (Sub-optimality Gaps) در DR-UCB
  • 66. تعمیم DR-UCB به Contextual Bandits با بازخورد ناقص
  • 67. DR-UCB برای مسائل تصمیم‌گیری متوالی با بازخورد جزئی (Partial Feedback)
  • 68. یادگیری تقویتی دسته‌ای (Batch RL) با داده‌های گم‌شده و نقش DR-UCB
  • 69. ارزیابی خارج از سیاست (Off-Policy Evaluation) با بازخورد ناقص
  • 70. DR-UCB با استفاده از مدل‌های غیرخطی برای پاداش و تمایل
  • 71. مقایسه DR-UCB با الگوریتم‌های جایگزین مدیریت داده گم‌شده (مانند M-UCB)
  • 72. راهنمای عملی: چه زمانی DR-UCB را به سایر رویکردها ترجیح دهیم؟
  • 73. مقاوم‌سازی DR-UCB در برابر محیط‌های ناایستا (Non-stationary Environments)
  • 74. رویکردهای دیگر مبتنی بر DR: DR-Thompson Sampling
  • 75. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای استفاده در DR-UCB
  • 76. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای مدل‌های تمایل و پاداش در DR-UCB
  • 77. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین مناسب برای مدل‌های DR-UCB
  • 78. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای DR-UCB در عمل
  • 79. ملاحظات پیچیدگی محاسباتی و زمان اجرای DR-UCB
  • 80. مقیاس‌پذیری DR-UCB برای مجموعه‌داده‌های بزرگ و بلادرنگ
  • 81. ابزارهای شبیه‌سازی و پلتفرم‌های آزمایشی برای ارزیابی DR-UCB
  • 82. کتابخانه‌های متن‌باز و پیاده‌سازی‌های موجود برای DR-UCB
  • 83. روش‌های عیب‌یابی (Debugging) و پایش عملکرد DR-UCB
  • 84. ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در برخورد با داده‌های گم‌شده
  • 85. کاربردهای DR-UCB در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 86. کاربردهای DR-UCB در بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی آنلاین
  • 87. کاربردهای DR-UCB در حوزه سلامت و پزشکی (به‌عنوان مثال، انتخاب درمان)
  • 88. کاربردهای DR-UCB در آزمایش‌های A/B با نرخ ترک مطالعه (Dropout) بالا
  • 89. تعمیم DR-UCB به مسائل یادگیری تقویتی کامل (Full Reinforcement Learning)
  • 90. چالش‌های نظری بازخورد ناقص غیرقابل چشم‌پوشی (NMAR) در DR-UCB
  • 91. استراتژی‌های یادگیری فعال (Active Learning) برای جمع‌آوری بازخورد در DR-UCB
  • 92. رویکردهای بیزی (Bayesian Approaches) به مسائل بازخورد ناقص
  • 93. استفاده از یادگیری عمیق در مدل‌های تمایل و پاداش DR-UCB
  • 94. DR-UCB در سیستم‌های چند عاملی (Multi-Agent Systems)
  • 95. مسائل پژوهشی باز و چالش‌های حل‌نشده در حوزه DR-UCB
  • 96. جهت‌گیری‌های آینده و روندهای نوظهور در یادگیری تقویتی با بازخورد ناقص
  • 97. مروری بر مقاله اصلی "Sequential Decision Problems with Missing Feedback" و نکات کلیدی آن
  • 98. اهمیت ادامه پژوهش در زمینه غلبه بر داده‌های گم‌شده
  • 99. جمع‌بندی دوره: جایگاه DR-UCB در ابزارهای یادگیری تقویتی
  • 100. منابع تکمیلی و مسیرهای یادگیری برای علاقه‌مندان پیشرفته

📚 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.