کتاب تحلیل اثر آزادسازی بازار برق بر قیمت با استفاده از یادگیری ماشین علّی: رویکردی نوین برای سیاست‌گذاری انرژی
, ,

کتاب تحلیل اثر آزادسازی بازار برق بر قیمت با استفاده از یادگیری ماشین علّی: رویکردی نوین برای سیاست‌گذاری انرژی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018286 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 تحلیل اثر آزادسازی بازار برق بر قیمت با استفاده از یادگیری ماشین علّی: رویکردی نوین برای سیاست‌گذاری انرژی

موضوع کلی: اقتصاد انرژی و بازارهای مالی

موضوع میانی: تحلیل علّی در بازارهای برق با استفاده از یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اقتصاد انرژی و بازارهای برق
  • 2. مبانی آزادسازی بازارهای برق
  • 3. انواع آزادسازی در بازارهای برق
  • 4. اهداف آزادسازی بازارهای برق
  • 5. چالش‌های آزادسازی بازارهای برق
  • 6. مبانی بازارهای مالی
  • 7. مبانی پیش‌بینی در بازارهای مالی
  • 8. مبانی تحلیل سری‌های زمانی
  • 9. مبانی رگرسیون خطی
  • 10. مبانی رگرسیون لجستیک
  • 11. مبانی یادگیری ماشین
  • 12. یادگیری ماشین نظارت شده
  • 13. یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 14. یادگیری ماشین تقویتی
  • 15. مبانی استنتاج علّی
  • 16. تعریف علیت (Causality)
  • 17. تفاوت همبستگی (Correlation) و علیت (Causality)
  • 18. مسائل و چالش‌های استنتاج علّی
  • 19. روش‌های کلاسیک استنتاج علّی
  • 20. آزمایش‌های تصادفی کنترل شده (RCT)
  • 21. روش‌های شبه‌تجربی (Quasi-experimental methods)
  • 22. روش تفاضل در تفاضل (Difference-in-Differences)
  • 23. روش متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
  • 24. روش تطابق امتیاز تمایل (Propensity Score Matching)
  • 25. محدودیت‌های روش‌های کلاسیک استنتاج علّی
  • 26. نیاز به روش‌های نوین برای تحلیل علّی
  • 27. معرفی یادگیری ماشین علّی (Causal Machine Learning)
  • 28. مزایای یادگیری ماشین علّی
  • 29. کاربرد یادگیری ماشین علّی در اقتصاد
  • 30. کاربرد یادگیری ماشین علّی در سیاست‌گذاری انرژی
  • 31. مروری بر مقاله "Causality analysis of electricity market liberalization on electricity price using novel Machine Learning methods"
  • 32. هدف اصلی مقاله
  • 33. مسئله پژوهشی مقاله
  • 34. روش‌شناسی مقاله
  • 35. داده‌های مورد استفاده در مقاله
  • 36. متغیر وابسته در مقاله (قیمت برق)
  • 37. متغیر مستقل/مداخله‌ای در مقاله (آزادسازی بازار برق)
  • 38. متغیرهای کنترل در مقاله
  • 39. مفاهیم آماری کلیدی در مقاله
  • 40. مفاهیم یادگیری ماشین کلیدی در مقاله
  • 41. مفاهیم استنتاج علّی کلیدی در مقاله
  • 42. روش‌های یادگیری ماشین علّی مورد استفاده در مقاله
  • 43. خانواده مدل‌های یادگیری ماشین علّی
  • 44. یادگیری ماشین علّی برای تخمین اثرات میانگین درمان (Average Treatment Effect – ATE)
  • 45. یادگیری ماشین علّی برای تخمین اثرات میانگین درمان روی گروه درمان شده (Average Treatment Effect on the Treated – ATT)
  • 46. یادگیری ماشین علّی برای تخمین اثرات شرطی میانگین درمان (Conditional Average Treatment Effect – CATE)
  • 47. مدل‌های مبتنی بر درخت (Tree-based causal ML)
  • 48. مدل‌های مبتنی بر جنگل تصادفی (Random Forest for causal inference)
  • 49. مدل‌های مبتنی بر گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting for causal inference)
  • 50. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks for causal inference)
  • 51. روش‌های تخمین توابع ارزش (Value Function Estimation)
  • 52. تخمین تابع رگرسیون شرطی (Conditional Expectation Function Estimation)
  • 53. تخمین احتمال شرطی (Conditional Probability Estimation)
  • 54. روش دو مرحله‌ای (Two-stage least squares with ML)
  • 55. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای استنتاج علّی
  • 56. تحلیل علّی در بازارهای برق: زمینه‌ها و پیشینه
  • 57. اثرات آزادسازی بر قیمت برق
  • 58. مکانیزم‌های تاثیر آزادسازی بر قیمت برق
  • 59. نقش عوامل مختلف در تعیین قیمت برق
  • 60. مروری بر ادبیات پیشین در زمینه اثر آزادسازی بر قیمت برق
  • 61. انتقاد از رویکردهای پیشین
  • 62. نیاز به رویکردهای جدید
  • 63. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل بازارهای برق
  • 64. یادگیری ماشین در پیش‌بینی قیمت برق
  • 65. یادگیری ماشین در تحلیل ریسک بازارهای برق
  • 66. یادگیری ماشین در بهینه‌سازی تولید و مصرف برق
  • 67. مروری بر یادگیری ماشین علّی در مقایسه با روش‌های سنتی
  • 68. چگونه مقاله از یادگیری ماشین علّی برای پر کردن شکاف‌ها استفاده کرده است
  • 69. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین علّی
  • 70. مراحل آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های علّی
  • 71. انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection) در مدل‌های علّی
  • 72. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای مدل‌های علّی
  • 73. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین علّی
  • 74. معیارهای ارزیابی برای تخمین اثرات علّی
  • 75. تست‌های اعتبار سنجی (Validation Tests) برای مدل‌های علّی
  • 76. حساسیت سنجی (Sensitivity Analysis) به مفروضات مدل
  • 77. تفسیری پذیری (Interpretability) مدل‌های علّی
  • 78. تجزیه و تحلیل نتایج مقاله
  • 79. تفسیر اثر آزادسازی بازار برق بر قیمت برق
  • 80. بررسی نقش متغیرهای مختلف در این رابطه
  • 81. مقایسه نتایج با یافته‌های تحقیقات پیشین
  • 82. پیامدهای عملی یافته‌های مقاله
  • 83. کاربرد نتایج برای سیاست‌گذاران
  • 84. پیشنهادات سیاستی بر اساس یافته‌های مقاله
  • 85. محدودیت‌های مطالعه مقاله
  • 86. پیشنهادات برای تحقیقات آینده
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین علّی در دنیای واقعی
  • 88. نیاز به داده‌های با کیفیت و دسترسی به آن‌ها
  • 89. تخصص مورد نیاز برای پیاده‌سازی و تفسیر
  • 90. اهمیت همکاری بین متخصصان انرژی، اقتصاد و علم داده
  • 91. آینده یادگیری ماشین علّی در اقتصاد انرژی
  • 92. پتانسیل یادگیری ماشین علّی برای درک بهتر دینامیک بازارهای انرژی
  • 93. کاربردهای بالقوه دیگر یادگیری ماشین علّی در سیاست‌گذاری انرژی
  • 94. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
  • 95. مرور سرفصل‌های کلیدی دوره
  • 96. ارتباط بین مفاهیم نظری و عملی
  • 97. آمادگی برای انجام تحقیقات مستقل در این حوزه
  • 98. فرصت‌های شغلی مرتبط با این حوزه
  • 99. منابع تکمیلی و مطالعات بیشتر
  • 100. مباحث پیشرفته در استنتاج علّی با یادگیری ماشین

📚 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 تحلیل اثر آزادسازی بازار برق بر قیمت با استفاده از یادگیری ماشین علّی: رویکردی نوین برای سیاست‌گذاری انرژی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا