کتاب تخمین کارآمد و مقیاس‌پذیر اثرات توزیعی درمان با شبکه‌های عصبی چندوظیفه‌ای: رویکردی نوین در تحلیل A/B تست و آزمایش‌های تصادفی
, ,

کتاب تخمین کارآمد و مقیاس‌پذیر اثرات توزیعی درمان با شبکه‌های عصبی چندوظیفه‌ای: رویکردی نوین در تحلیل A/B تست و آزمایش‌های تصادفی

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000018644 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 تخمین کارآمد و مقیاس‌پذیر اثرات توزیعی درمان با شبکه‌های عصبی چندوظیفه‌ای: رویکردی نوین در تحلیل A/B تست و آزمایش‌های تصادفی

موضوع کلی: استنتاج علّی و تحلیل اثرات درمان

موضوع میانی: تخمین اثرات توزیعی درمان (Distributional Treatment Effects)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج علّی
  • 2. مفاهیم پایه در استنتاج علّی
  • 3. مسئله شناسایی علّی
  • 4. فرضیه عدم مداخله (Ignorability)
  • 5. پایه‌ریزی فرضیات استنتاج علّی
  • 6. مدل‌سازی علّی: رویکردهای سنتی
  • 7. رگرسیون و تحلیل واریانس در استنتاج علّی
  • 8. روش‌های مبتنی بر تطبیق (Matching)
  • 9. روش‌های مبتنی بر وزن‌دهی (Weighting)
  • 10. روش‌های مبتنی بر طبقه‌بندی (Stratification)
  • 11. معرفی A/B تست و آزمایش‌های تصادفی
  • 12. طراحی آزمایش‌های تصادفی کنترل شده (RCT)
  • 13. مزایای RCT در تخمین اثرات علّی
  • 14. محدودیت‌های RCT
  • 15. فراتر از میانگین اثرات درمان (ATE)
  • 16. مفهوم اثرات درمان (Treatment Effects)
  • 17. اثرات درمان فردی (ITE)
  • 18. اثرات درمان شرطی (CATE)
  • 19. اثرات توزیعی درمان (DTE)
  • 20. چرا DTE مهم است؟
  • 21. کاربردهای DTE
  • 22. مقایسه DTE با ATE
  • 23. معرفی شبکه‌های عصبی در یادگیری ماشینی
  • 24. ساختار شبکه‌های عصبی پایه
  • 25. توابع فعال‌سازی
  • 26. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 27. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 28. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 29. معرفی شبکه‌های عصبی چندوظیفه‌ای (Multi-Task Neural Networks)
  • 30. مفهوم یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 31. مزایای یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 32. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی چندوظیفه‌ای
  • 33. به اشتراک‌گذاری لایه‌ها (Shared Layers)
  • 34. لایه‌های اختصاصی (Task-Specific Layers)
  • 35. تابع هزینه در یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 36. مقاله "Efficient and Scalable Estimation of Distributional Treatment Effects with Multi-Task Neural Networks"
  • 37. مشکلات مقیاس‌پذیری در تخمین DTE
  • 38. نیاز به رویکردهای کارآمد
  • 39. رویکرد مقاله: ترکیب DTE و شبکه‌های عصبی چندوظیفه‌ای
  • 40. هدف اصلی مقاله
  • 41. کارهایی که قبلاً انجام شده بود
  • 42. محدودیت‌های روش‌های موجود برای DTE
  • 43. تخمین DTE با استفاده از مدل‌های سنتی
  • 44. تخمین DTE با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
  • 45. معرفی چارچوب پیشنهادی مقاله
  • 46. اصول طراحی معماری شبکه عصبی چندوظیفه‌ای
  • 47. تعریف وظایف در چارچوب پیشنهادی
  • 48. وظیفه پیش‌بینی نتیجه تحت درمان (Outcome Prediction Under Treatment)
  • 49. وظیفه پیش‌بینی نتیجه تحت عدم درمان (Outcome Prediction Under Control)
  • 50. وظیفه پیش‌بینی احتمال گروه‌بندی (Propensity Score Prediction)
  • 51. طراحی معماری پیشنهادی برای تخمین DTE
  • 52. جزئیات لایه‌های مشترک و اختصاصی
  • 53. نحوه ترکیب خروجی‌های وظایف مختلف
  • 54. تابع هزینه در معماری پیشنهادی
  • 55. بهینه‌سازی تابع هزینه کلی
  • 56. آموزش مدل چندوظیفه‌ای
  • 57. تکنیک‌های تنظیم (Regularization) در مدل چندوظیفه‌ای
  • 58. مقابله با عدم تعادل بین وظایف
  • 59. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 60. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 61. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 62. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 63. کدنویسی و پیاده‌سازی مدل
  • 64. انتخاب فریم‌ورک یادگیری عمیق (TensorFlow/PyTorch)
  • 65. پیاده‌سازی معماری چندوظیفه‌ای
  • 66. پیاده‌سازی تابع هزینه سفارشی
  • 67. تنظیم هایپرپارامترها
  • 68. ارزیابی عملکرد مدل
  • 69. سنجه‌های ارزیابی برای ATE
  • 70. سنجه‌های ارزیابی برای DTE
  • 71. توزیع پیش‌بینی شده در مقابل توزیع واقعی
  • 72. آزمون‌های آماری برای مقایسه توزیع‌ها
  • 73. تجزیه و تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 74. ارزیابی مقیاس‌پذیری
  • 75. تست عملکرد با مجموعه داده‌های بزرگ
  • 76. مقایسه با روش‌های پایه (Baselines)
  • 77. نتایج تجربی مقاله
  • 78. تحلیل جزئیات نتایج
  • 79. تفسیر آماری نتایج
  • 80. کاربردهای عملی رویکرد پیشنهادی
  • 81. کاربرد در تحلیل A/B تست‌های واقعی
  • 82. بهینه‌سازی تجربه کاربری (UX)
  • 83. شخصی‌سازی در بازاریابی دیجیتال
  • 84. تحلیل اثرات داروها و درمان‌های پزشکی
  • 85. کاربرد در اقتصاد و علوم اجتماعی
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی در محیط واقعی
  • 87. نیاز به حجم داده کافی
  • 88. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 89. انتخاب و تعریف مناسب وظایف
  • 90. مدیریت تغییرپذیری داده‌ها
  • 91. توسعه‌های آینده و تحقیقات مرتبط
  • 92. تخمین DTE برای داده‌های پویا (Dynamic Treatment Effects)
  • 93. استفاده از معماری‌های پیشرفته‌تر شبکه عصبی
  • 94. ترکیب با روش‌های دیگر استنتاج علّی
  • 95. مدل‌سازی عدم قطعیت در تخمین DTE
  • 96. روش‌های مقیاس‌پذیرتر برای تخمین DTE
  • 97. اثرات درمان غیرخطی و پیچیده
  • 98. یادگیری علّی (Causal Discovery) و ارتباط آن با DTE
  • 99. مسائل اخلاقی در استنتاج علّی و DTE
  • 100. جمع‌بندی و نگاه به آینده

📚 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 تخمین کارآمد و مقیاس‌پذیر اثرات توزیعی درمان با شبکه‌های عصبی چندوظیفه‌ای: رویکردی نوین در تحلیل A/B تست و آزمایش‌های تصادفی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا