, ,

کتاب از یادگیری فردی تا تعادل بازار: اصلاح سوگیری‌های ساختاری و پارامتری در شبیه‌سازی‌های یادگیری تقویتی مدل‌های اقتصادی

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 از یادگیری فردی تا تعادل بازار: اصلاح سوگیری‌های ساختاری و پارامتری در شبیه‌سازی‌های یادگیری تقویتی مدل‌های اقتصادی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی در مدل‌سازی اقتصادی

موضوع میانی: تعادل بازار و اصلاح سوگیری در عامل‌های یادگیرنده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی (RL) و کاربرد آن در اقتصاد
  • 2. مروری بر مدل‌سازی اقتصادی مبتنی بر عامل (ABM)
  • 3. معرفی مقاله: "From Individual Learning to Market Equilibrium"
  • 4. تعریف و اهمیت تعادل بازار در اقتصاد
  • 5. نقش عامل‌های یادگیرنده در شبیه‌سازی‌های اقتصادی
  • 6. مروری بر فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 7. اجزای اصلی یک MDP: حالت، عمل، پاداش
  • 8. معرفی الگوریتم‌های پایه RL: Q-Learning, SARSA
  • 9. پیاده‌سازی یک عامل ساده Q-Learning
  • 10. بررسی مسئله کاوش-بهره‌برداری در RL
  • 11. معرفی مفهوم سیاست (Policy) در RL
  • 12. تخمین تابع ارزش (Value Function)
  • 13. ارزیابی سیاست‌ها: روش مونت‌کارلو
  • 14. بهینه‌سازی سیاست‌ها: TD-Learning
  • 15. آشنایی با الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و RL عمیق (DRL)
  • 17. معرفی DRL و کاربرد آن در اقتصاد
  • 18. پیاده‌سازی DRL: DQN (Deep Q-Network)
  • 19. مسائل اساسی در DRL: ناپایداری، همگرایی
  • 20. تاثیر ساختار محیط بر عملکرد عامل
  • 21. سوگیری‌های ساختاری در شبیه‌سازی‌های اقتصادی
  • 22. معرفی سوگیری‌های پارامتری در RL
  • 23. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری‌ها در داده‌های شبیه‌سازی
  • 24. اهمیت تصحیح سوگیری‌ها برای دقت مدل
  • 25. روش‌های کاهش و اصلاح سوگیری‌ها
  • 26. نقش بازخورد و یادگیری از محیط در RL
  • 27. تأثیر اندازه نمونه (Sample Size) بر سوگیری
  • 28. اهمیت انتخاب تابع پاداش (Reward Function)
  • 29. طراحی مناسب فضای حالت (State Space)
  • 30. انتخاب و تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های RL
  • 31. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های RL
  • 32. ارزیابی عملکرد مدل‌های RL در شبیه‌سازی‌های اقتصادی
  • 33. معرفی معیارهای ارزیابی: خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 34. مقایسه عملکرد مدل‌های RL با مدل‌های سنتی
  • 35. اعتبارسنجی مدل‌های RL: آزمون‌های حساسیت
  • 36. کاربرد RL در مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 37. کاربرد RL در مدل‌سازی قیمت‌گذاری
  • 38. کاربرد RL در مدل‌سازی بازارهای سهام
  • 39. کاربرد RL در مدل‌سازی تعادل عمومی
  • 40. مدل‌های چند عاملی (Multi-Agent) در RL
  • 41. استراتژی‌های همکاری و رقابت در مدل‌های چند عاملی
  • 42. معرفی مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium) در RL
  • 43. یادگیری در محیط‌های غیرایستا (Non-Stationary)
  • 44. تکنیک‌های مقابله با تغییرات محیطی
  • 45. مفاهیم پیشرفته در RL: سیاست‌های اکتشافی
  • 46. تکنیک‌های Off-Policy در RL
  • 47. تکنیک‌های On-Policy در RL
  • 48. استفاده از انتقال دانش (Transfer Learning) در RL
  • 49. یادگیری انتقالی در مدل‌سازی اقتصادی
  • 50. روش‌های تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 51. بهینه‌سازی شبکه عصبی برای RL
  • 52. نقش تجربه (Experience Replay) در بهبود عملکرد
  • 53. یادگیری از داده‌های آفلاین (Offline RL)
  • 54. انتخاب ساختار شبکه عصبی مناسب
  • 55. تاثیر معماری شبکه‌های عصبی بر عملکرد
  • 56. تقویت تنوع (Diversity) در آموزش
  • 57. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models) در RL
  • 58. ترکیب RL با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 59. پیاده‌سازی RL با استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 60. روش‌های تجسم و نمایش نتایج شبیه‌سازی
  • 61. کاربرد RL در مدیریت ریسک
  • 62. مدل‌سازی ریسک بازار با استفاده از RL
  • 63. مدل‌سازی ریسک اعتباری با استفاده از RL
  • 64. نقش RL در بهینه‌سازی سبد سهام
  • 65. کاربرد RL در طراحی سیاست‌های اقتصادی
  • 66. نقش RL در پیش‌بینی بحران‌های اقتصادی
  • 67. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 68. محدودیت‌ها و چالش‌های RL در اقتصاد
  • 69. راه‌حل‌های مقیاس‌پذیری در RL برای مسائل اقتصادی
  • 70. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از RL
  • 71. تاثیر RL بر بازار کار و مشاغل
  • 72. آینده یادگیری تقویتی در اقتصاد
  • 73. رابطه بین RL و اقتصاد رفتاری
  • 74. استفاده از RL برای تحلیل داده‌های بازار
  • 75. بهبود تعادل بازار با استفاده از RL
  • 76. نقش سوگیری شناختی در تصمیم‌گیری عامل
  • 77. تاثیر اطلاعات ناقص بر یادگیری عامل
  • 78. طراحی مکانیزم‌های تشویقی در RL
  • 79. بررسی اثرات جانبی سیاست‌های اقتصادی شبیه‌سازی‌شده
  • 80. مقایسه RL با روش‌های سنتی مدل‌سازی اقتصادی
  • 81. توسعه ابزارهای شبیه‌سازی RL برای اقتصاددانان
  • 82. انتشار مقالات و تحقیقات در زمینه RL و اقتصاد
  • 83. ارتباط بین تئوری بازی‌ها و RL
  • 84. استفاده از RL در طراحی سیستم‌های مزایده
  • 85. نقش RL در تنظیم مقررات مالی
  • 86. بهبود کارایی بازار با استفاده از RL
  • 87. استفاده از RL در مدل‌سازی نوآوری و رشد اقتصادی
  • 88. یادگیری خودکار پارامترها در مدل‌های RL
  • 89. نقش داده‌های بزرگ در آموزش مدل‌های RL
  • 90. بررسی تاثیر متغیرهای خارجی بر عملکرد عامل‌ها
  • 91. مدل‌سازی رفتار انسانی با استفاده از RL
  • 92. ارائه نمونه‌هایی از پروژه‌های موفق RL در اقتصاد
  • 93. معرفی چالش‌های تحقیق در زمینه RL و اقتصاد
  • 94. مروری بر آخرین پیشرفت‌ها در RL و اقتصاد
  • 95. همکاری بین رشته‌ای در حوزه RL و اقتصاد
  • 96. نکات کلیدی برای پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز پروژه‌های RL
  • 97. فرصت‌های شغلی در حوزه RL و اقتصاد
  • 98. منابع و ابزارهای یادگیری بیشتر
  • 99. سخن پایانی و جمع‌بندی دوره

📚 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 از یادگیری فردی تا تعادل بازار: اصلاح سوگیری‌های ساختاری و پارامتری در شبیه‌سازی‌های یادگیری تقویتی مدل‌های اقتصادی”

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

پیمایش به بالا