کتاب زیرگروه‌های طلایی: کشف افراد با بیشترین اثر درمانی با قوانین قابل تفسیر
, ,

کتاب زیرگروه‌های طلایی: کشف افراد با بیشترین اثر درمانی با قوانین قابل تفسیر

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018514 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 زیرگروه‌های طلایی: کشف افراد با بیشترین اثر درمانی با قوانین قابل تفسیر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های علّی

موضوع میانی: شناسایی زیرگروه‌های هدفمند و تفسیری در مداخلات

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل علّی و استنتاج
  • 2. مبانی استنتاج علّی: همبستگی در برابر علیت
  • 3. مدل‌های علّی: نمودارهای علّی و DAGها
  • 4. مداخله و اثر درمانی: مفاهیم پایه
  • 5. اثر درمانی متوسط (ATE): تعریف و محاسبه
  • 6. اثر درمانی شرطی (CATE): درک ناهمگونی اثر
  • 7. چالش‌های برآورد CATE: سوگیری و واریانس
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی برای استنتاج علّی
  • 9. درخت‌های تصمیم‌گیری: مبانی و کاربردها
  • 10. جنگل‌های تصادفی: بهبود دقت و پایداری
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): مفاهیم اولیه
  • 12. رگرسیون: مدل‌های خطی و غیرخطی
  • 13. انتخاب ویژگی: اهمیت و روش‌ها
  • 14. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی CATE: معیارهای کلیدی
  • 15. معرفی مقاله "An Algorithm for Identifying Interpretable Subgroups With Elevated Treatment Effects"
  • 16. انگیزه و اهداف مقاله
  • 17. مرور روش‌های موجود برای شناسایی زیرگروه‌ها
  • 18. محدودیت‌های روش‌های سنتی
  • 19. رویکرد جدید مقاله: ترکیبی از استنتاج علّی و یادگیری ماشینی
  • 20. تشریح الگوریتم پیشنهادی: گام به گام
  • 21. مفاهیم کلیدی الگوریتم: تفسیری بودن و اثر درمانی بالا
  • 22. تعریف تفسیری بودن: سادگی و قابلیت درک
  • 23. تعریف اثر درمانی بالا: معیارها و آستانه‌ها
  • 24. استخراج قوانین: از درخت‌های تصمیم‌گیری تا قوانین قابل فهم
  • 25. بهینه‌سازی قوانین: تعادل بین دقت و تفسیری بودن
  • 26. مدیریت سوگیری انتخاب: روش‌های تعدیل
  • 27. ارزیابی عملکرد الگوریتم: معیارهای مناسب
  • 28. مقایسه با روش‌های دیگر: نقاط قوت و ضعف
  • 29. مطالعات موردی: کاربردهای عملی الگوریتم
  • 30. تحلیل حساسیت: بررسی پایداری نتایج
  • 31. اجرای عملی الگوریتم: ابزارها و کتابخانه‌ها
  • 32. پیش‌پردازش داده‌ها: آماده‌سازی برای تحلیل
  • 33. مهندسی ویژگی: انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 34. ساخت مدل پایه: درخت تصمیم‌گیری یا جنگل تصادفی
  • 35. اعمال الگوریتم برای شناسایی زیرگروه‌ها
  • 36. تفسیر قوانین استخراج شده: درک ویژگی‌های زیرگروه‌ها
  • 37. اعتبارسنجی نتایج: روش‌های cross-validation
  • 38. به تصویر کشیدن زیرگروه‌ها: ابزارهای بصری‌سازی
  • 39. ارائه نتایج به ذینفعان: گزارش‌نویسی و ارتباطات
  • 40. محدودیت‌های الگوریتم: چالش‌ها و راهکارها
  • 41. فرضیات الگوریتم: بررسی اعتبار و اثر آن‌ها
  • 42. مقابله با داده‌های مفقود: روش‌های مختلف
  • 43. مدیریت متغیرهای مداخله‌گر: استراتژی‌های تحلیل
  • 44. مقیاس‌پذیری الگوریتم: کارایی در داده‌های بزرگ
  • 45. بهبود تفسیری بودن: روش‌های ساده‌سازی قوانین
  • 46. کشف زیرگروه‌های ناهمگن: بررسی الگوهای مختلف
  • 47. تحلیل زیرگروه‌های همپوشان: مدیریت پیچیدگی
  • 48. ترکیب الگوریتم با روش‌های دیگر: رویکردهای ترکیبی
  • 49. کاربرد الگوریتم در حوزه‌های مختلف: پزشکی، بازاریابی، سیاست‌گذاری
  • 50. مطالعه موردی 1: شناسایی بیماران پاسخگو به دارو
  • 51. مطالعه موردی 2: هدف‌گذاری کمپین‌های تبلیغاتی
  • 52. مطالعه موردی 3: طراحی سیاست‌های اجتماعی موثر
  • 53. اخلاق در استنتاج علّی: ملاحظات مهم
  • 54. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: حفاظت از اطلاعات
  • 55. شفافیت و پاسخگویی: توضیح نتایج و تصمیمات
  • 56. اجتناب از تبعیض: بررسی سوگیری در الگوریتم
  • 57. آینده استنتاج علّی: روندهای نوظهور
  • 58. یادگیری تقویتی برای استنتاج علّی
  • 59. یادگیری عمیق برای استنتاج علّی
  • 60. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 61. استنتاج علّی در محیط‌های پویا
  • 62. استنتاج علّی با داده‌های زمانی
  • 63. تئوری مداخله متقابل (Interventional Calculus)
  • 64. متغیرهای پنهان و شناسایی آن‌ها
  • 65. استنتاج علّی در شبکه‌های اجتماعی
  • 66. بررسی رابطه علت و معلولی بین دو متغیر از طریق آزمون A/B
  • 67. استفاده از داده‌های مشاهداتی برای استنتاج علّی
  • 68. بررسی متغیرهای مخدوش کننده (Confounders)
  • 69. تطبیق (Matching) و همسان‌سازی
  • 70. رگرسیون ناپیوسته (Regression Discontinuity)
  • 71. متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
  • 72. معادلات ساختاری (Structural Equation Modeling)
  • 73. استفاده از نرم‌افزارهای R و Python برای تحلیل علّی
  • 74. کتابخانه‌های DoWhy و Causalml
  • 75. بررسی روش‌های Counterfactual Inference
  • 76. مدل‌های مارکوفی و شبکه‌های بیزی
  • 77. استفاده از تئوری بازی برای تحلیل علّی
  • 78. مروری بر مقالات مهم در زمینه استنتاج علّی
  • 79. آزمون فرضیه‌های علّی
  • 80. اعتبارسنجی مدل‌های علّی
  • 81. بررسی و ارزیابی کیفیت داده‌ها برای تحلیل علّی
  • 82. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 83. تحلیل بقا (Survival Analysis) و تحلیل علّی
  • 84. متاآنالیز (Meta-Analysis) در استنتاج علّی
  • 85. تحلیل حساسیت برای پارامترهای مدل
  • 86. به‌روزرسانی مدل‌های علّی با داده‌های جدید
  • 87. ادغام دانش دامنه با تحلیل علّی
  • 88. مبانی احتمال و آمار بیزی
  • 89. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 90. مدل‌های اثرات تصادفی (Random Effects Models)
  • 91. توسعه الگوریتم‌های جدید برای شناسایی زیرگروه‌ها
  • 92. مقایسه روش‌های مختلف برای شناسایی زیرگروه‌ها
  • 93. ارزیابی اقتصادی مداخلات با استفاده از تحلیل علّی
  • 94. استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 95. کاربرد روش‌های ensemble برای بهبود پیش‌بینی CATE
  • 96. آزمایش‌های میدانی (Field Experiments)
  • 97. نقش داده‌های بزرگ در تحلیل علّی
  • 98. چالش‌های حقوقی و قانونی استنتاج علّی
  • 99. آینده تحقیقات در زمینه استنتاج علّی و یادگیری ماشینی
  • 100. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

📚 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 زیرگروه‌های طلایی: کشف افراد با بیشترین اثر درمانی با قوانین قابل تفسیر”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا