سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب S-DIDML: استنتاج علّی ساختاریافته با یادگیری ماشین برای اثرات درمان ناهمگن

کتاب S-DIDML: استنتاج علّی ساختاریافته با یادگیری ماشین برای اثرات درمان ناهمگن

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 S-DIDML: استنتاج علّی ساختاریافته با یادگیری ماشین برای اثرات درمان ناهمگن

موضوع کلی: استنتاج علّی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استنتاج علّی در مسائل پیچیده با داده‌های پربُعد

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی استنتاج علّی: مقدمه‌ای بر ساختار علّی
  • 2. بازنمایی علّی با نمودارهای جهت‌دار (DAGs)
  • 3. متغیرهای مخدوش‌گر (Confounders) و اهمیت کنترل آن‌ها
  • 4. آشنایی با علّیت و مفاهیم بنیادین (Treatment, Outcome, Counterfactuals)
  • 5. معرفی مدل‌های ساختاری علّی (SCMs)
  • 6. آشنایی با اثرات علّی و انواع آن‌ها (ATE, ATT, CATE)
  • 7. آشنایی با داده‌های پانل (Panel Data) و اهمیت آن در استنتاج علّی
  • 8. معرفی استنتاج علّی در حضور داده‌های پربُعد
  • 9. مفاهیم اساسی در یادگیری ماشین برای استنتاج علّی
  • 10. آشنایی با انواع مدل‌های پیش‌بینی در یادگیری ماشین
  • 11. آشنایی با روش‌های تخمین‌زننده‌ی اثرات درمان
  • 12. معرفی چالش‌های استنتاج علّی در داده‌های پربُعد
  • 13. مروری بر روش‌های سنتی تخمین اثرات درمان (DID, Regression)
  • 14. نقطه ضعف روش‌های سنتی در داده‌های پیچیده و پربُعد
  • 15. معرفی روش‌های یادگیری ماشین برای مقابله با چالش‌های استنتاج علّی
  • 16. مقدمه‌ای بر روش‌های دو مرحله‌ای (Two-Stage Methods)
  • 17. مقدمه‌ای بر S-DIDML: ترکیب استنتاج علّی ساختاریافته و یادگیری ماشین
  • 18. نقش S-DIDML در تخمین اثرات درمان ناهمگن
  • 19. مروری بر مقاله "Bridging Structural Causal Inference and Machine Learning"
  • 20. ساختار کلی و مفاهیم کلیدی مقاله
  • 21. مروری بر مفاهیم اساسی در استنتاج علّی ساختاریافته (Structural Causal Inference)
  • 22. مفروضات اصلی در S-DIDML
  • 23. معرفی اجزای اصلی S-DIDML: مرحله اول و دوم
  • 24. آماده‌سازی داده‌ها برای S-DIDML
  • 25. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین برای S-DIDML
  • 26. پیاده‌سازی مرحله اول S-DIDML (آموزش مدل‌های پیش‌بینی)
  • 27. پیاده‌سازی مرحله دوم S-DIDML (تخمین اثرات درمان)
  • 28. تخمین اثرات درمان ناهمگن با S-DIDML
  • 29. تفسیر نتایج S-DIDML
  • 30. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل S-DIDML
  • 31. آشنایی با خطاهای تخمین در استنتاج علّی
  • 32. استفاده از روش‌های بوت‌استرپینگ (Bootstrapping) برای ارزیابی
  • 33. تخمین بازه‌های اطمینان برای اثرات درمان
  • 34. ارزیابی عملکرد S-DIDML با استفاده از معیارهای ارزیابی
  • 35. مقایسه S-DIDML با سایر روش‌های تخمین اثرات درمان
  • 36. مزایا و معایب S-DIDML
  • 37. کاربردهای S-DIDML در حوزه‌های مختلف (اقتصاد، پزشکی، ...)
  • 38. ملاحظات پیاده‌سازی S-DIDML
  • 39. نحوه انتخاب هایپرپارامترها در S-DIDML
  • 40. انتخاب مناسب مدل‌های یادگیری ماشین در S-DIDML
  • 41. مدیریت پیچیدگی محاسباتی در S-DIDML
  • 42. بهینه‌سازی کد برای عملکرد بهتر
  • 43. آشنایی با کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای S-DIDML
  • 44. مثال‌های کاربردی S-DIDML با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی (Python, R)
  • 45. پیاده‌سازی S-DIDML برای داده‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 46. تحلیل حساسیت در S-DIDML: بررسی تأثیر مفروضات
  • 47. تأثیر متغیرهای مخدوش‌گر بر تخمین‌های S-DIDML
  • 48. مدیریت متغیرهای مخدوش‌گر در S-DIDML
  • 49. مدیریت داده‌های گم‌شده در S-DIDML
  • 50. پیاده‌سازی S-DIDML برای داده‌های دنیای واقعی
  • 51. تفسیر نتایج در سناریوهای مختلف
  • 52. استفاده از S-DIDML در داده‌های پانل
  • 53. مدل‌سازی اثرات زمان-متغیر در S-DIDML
  • 54. بررسی تعاملات (Interactions) در S-DIDML
  • 55. تخمین اثرات درمان با حضور اثرات غیرخطی
  • 56. معرفی روش‌های پیشرفته‌تر در S-DIDML
  • 57. S-DIDML و مقابله با مشکل انتخاب
  • 58. S-DIDML و داده‌های ناهمگن (Heterogeneous Data)
  • 59. اصلاحات و توسعه‌های S-DIDML
  • 60. بررسی و رفع مشکلات رایج در پیاده‌سازی S-DIDML
  • 61. نکات و ترفندهای عملی در استفاده از S-DIDML
  • 62. نقش S-DIDML در ارزیابی سیاست‌ها (Policy Evaluation)
  • 63. S-DIDML و اثرات تجمعی (Cumulative Effects)
  • 64. S-DIDML و اثرات تاخیری (Delayed Effects)
  • 65. S-DIDML و داده‌های طولی (Longitudinal Data)
  • 66. مدل‌سازی اثرات متقابل در S-DIDML
  • 67. مقایسه S-DIDML با روش‌های دیگر در داده‌های طولی
  • 68. معرفی روش‌های جایگزین برای مقابله با خطاهای تخمین
  • 69. استفاده از روش‌های رگرسیون منظم‌شده (Regularization)
  • 70. بهبود پایداری S-DIDML
  • 71. مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 72. ارزیابی و مقایسه عملکرد S-DIDML با روش‌های دیگر
  • 73. ارزیابی کارایی محاسباتی S-DIDML
  • 74. محدودیت‌های S-DIDML
  • 75. آینده S-DIDML و تحقیقات آتی
  • 76. بررسی داده‌های بزرگ (Big Data) و S-DIDML
  • 77. استفاده از S-DIDML برای داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته
  • 78. بهره‌گیری از پردازش موازی در S-DIDML
  • 79. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
  • 80. معرفی روش‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction) در S-DIDML
  • 81. S-DIDML و یادگیری فدراسیونی (Federated Learning)
  • 82. S-DIDML و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 83. S-DIDML و هوش مصنوعی توضیحی (Explainable AI)
  • 84. بهبود قابلیت تفسیر S-DIDML
  • 85. مدل‌های پیشرفته‌تر در مرحله‌ی اول
  • 86. مدل‌های پیشرفته‌تر در مرحله‌ی دوم
  • 87. ترکیب S-DIDML با روش‌های دیگر
  • 88. S-DIDML در حوزه‌ی پزشکی
  • 89. S-DIDML در حوزه‌ی اقتصاد
  • 90. S-DIDML در حوزه‌ی علوم اجتماعی
  • 91. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های جدید برای S-DIDML
  • 92. ارائه نمونه کدهای پیشرفته
  • 93. بحث و بررسی در مورد چالش‌های موجود
  • 94. آشنایی با تحقیقات روز در حوزه S-DIDML
  • 95. مروری بر آخرین مقالات و تحقیقات مرتبط
  • 96. آشنایی با پروژه‌های تحقیقاتی جاری
  • 97. راه‌های گسترش و توسعه S-DIDML
  • 98. توصیه‌هایی برای محققان و علاقه‌مندان به این حوزه
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 100. دوره‌های تکمیلی و منابع یادگیری بیشتر

📚 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.