سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب QuEst: تخمین کمّی‌های مبتنی بر چندک با استفاده از پیش‌بینی مدل‌ها و داده‌های ترکیبی

کتاب QuEst: تخمین کمّی‌های مبتنی بر چندک با استفاده از پیش‌بینی مدل‌ها و داده‌های ترکیبی

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 QuEst: تخمین کمّی‌های مبتنی بر چندک با استفاده از پیش‌بینی مدل‌ها و داده‌های ترکیبی

موضوع کلی: تخمین توزیع و تحلیل عدم قطعیت در یادگیری ماشین

موضوع میانی: روش‌های ترکیبی برای تخمین کمّی‌های توزیع

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر توزیع و عدم قطعیت در داده‌ها
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای یادگیری ماشین
  • 3. انواع توزیع‌های احتمال رایج
  • 4. مفهوم کمّی (Quantile) و کاربردهای آن
  • 5. تخمین توزیع در یادگیری ماشین: چالش‌ها
  • 6. تخمین توزیع پارامتریک در مقابل غیرپارامتریک
  • 7. روش‌های نقطه‌ای برای تخمین پارامترهای توزیع
  • 8. محدودیت‌های روش‌های نقطه‌ای در توصیف کامل توزیع
  • 9. چرا به تخمین توزیع کامل نیاز داریم؟
  • 10. اندازه‌گیری عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین
  • 11. کاربرد کمّی‌ها در تحلیل عدم قطعیت
  • 12. کمّی‌های کلیدی: میانه، چارک اول و سوم، صدک‌ها
  • 13. مفهوم توزیع شرطی (Conditional Distribution)
  • 14. چالش‌های تخمین توزیع شرطی
  • 15. مقدمه‌ای بر روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 16. مبانی روش‌های ترکیبی در یادگیری ماشین
  • 17. انواع روش‌های ترکیبی: Bagging، Boosting، Stacking
  • 18. کاربرد روش‌های ترکیبی برای بهبود تخمین توزیع
  • 19. مروری بر مقاله QuEst
  • 20. هدف اصلی QuEst: بهبود تخمین کمّی‌های توزیع
  • 21. مکانیسم اصلی QuEst: استفاده از پیش‌بینی مدل‌ها
  • 22. اجزای کلیدی QuEst
  • 23. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictor Models) در QuEst
  • 24. کالیبراسیون مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 25. استفاده از توزیع پیش‌بینی شده توسط مدل‌های منفرد
  • 26. تکنیک‌های تجمیع پیش‌بینی‌ها از مدل‌های مختلف
  • 27. تخمین کمّی‌ها بر اساس توزیع تجمیع شده
  • 28. مراحل اجرایی QuEst
  • 29. نمونه‌سازی داده‌ها در QuEst
  • 30. تعریف توابع هدف برای QuEst
  • 31. تابع زیان (Loss Function) مناسب برای تخمین کمّی
  • 32. تابع زیان برای کمّی‌های نامتقارن
  • 33. تابع زیان Quantile Loss
  • 34. کاربرد توابع زیان مخصوص کمّی
  • 35. ارتباط QuEst با توابع زیان کمّی
  • 36. معرفی مدل‌های پایه (Base Models)
  • 37. انتخاب مدل‌های پایه مناسب برای QuEst
  • 38. تنظیم ابرپارامترهای (Hyperparameters) مدل‌های پایه
  • 39. آموزش مدل‌های پایه بر روی داده‌های آموزشی
  • 40. پیش‌بینی توزیع توسط هر مدل پایه
  • 41. استخراج توزیع از پیش‌بینی‌های مدل‌های پایه
  • 42. نرمال‌سازی پیش‌بینی‌های توزیع
  • 43. تکنیک‌های وزن‌دهی (Weighting) به پیش‌بینی‌ها
  • 44. تخمین کمّی نهایی از توزیع ترکیبی
  • 45. تکنیک‌های اصلی QuEst برای ترکیب پیش‌بینی‌ها
  • 46. مدل ترکیب‌کننده (Combiner Model) در QuEst
  • 47. معماری مدل ترکیب‌کننده
  • 48. آموزش مدل ترکیب‌کننده
  • 49. ورودی‌های مدل ترکیب‌کننده
  • 50. خروجی مدل ترکیب‌کننده
  • 51. نحوه محاسبه کمّی‌ها از خروجی مدل ترکیب‌کننده
  • 52. ارزیابی عملکرد QuEst
  • 53. معیارهای ارزیابی برای تخمین توزیع
  • 54. معیارهای ارزیابی برای کمّی‌ها
  • 55. Crps (Continuous Ranked Probability Score)
  • 56. Quantile Score
  • 57. متریک‌های دیگر برای ارزیابی عدم قطعیت
  • 58. مقایسه QuEst با روش‌های سنتی تخمین توزیع
  • 59. مقایسه QuEst با روش‌های ترکیبی استاندارد
  • 60. مزایای QuEst در شرایط داده‌های محدود
  • 61. مزایای QuEst در شرایط داده‌های نویزی
  • 62. کاربرد QuEst در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 63. کاربرد QuEst در تحلیل رگرسیون
  • 64. کاربرد QuEst در طبقه‌بندی (به صورت غیرمستقیم)
  • 65. کاربرد QuEst در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 66. کاربرد QuEst در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 67. کاربرد QuEst در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 68. مطالعات موردی (Case Studies) از QuEst
  • 69. جزئیات پیاده‌سازی QuEst
  • 70. انتخاب چارچوب‌های یادگیری ماشین
  • 71. نکات عملی در پیاده‌سازی QuEst
  • 72. بهینه‌سازی فرآیند آموزش QuEst
  • 73. مدیریت حافظه و محاسبات
  • 74. مقیاس‌پذیری QuEst
  • 75. پیش‌بینی کمّی‌های غیرمعمول
  • 76. تخمین توزیع‌های چندوجهی (Multimodal Distributions)
  • 77. کاربرد QuEst برای تخمین کمّی‌های مبتنی بر ریسک
  • 78. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در QuEst
  • 79. درک تاثیر هر مدل پایه بر تخمین نهایی
  • 80. تفسیرپذیری (Interpretability) در QuEst
  • 81. تکنیک‌های بهبود تفسیرپذیری QuEst
  • 82. محدودیت‌های QuEst
  • 83. کارهای آتی مرتبط با QuEst
  • 84. توسعه QuEst برای انواع دیگر توابع زیان
  • 85. QuEst تطبیقی (Adaptive QuEst)
  • 86. QuEst توزیع شده (Distributed QuEst)
  • 87. QuEst برای داده‌های ناهمگن (Heterogeneous Data)
  • 88. QuEst با تاکید بر حریم خصوصی (Privacy-preserving QuEst)
  • 89. QuEst و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 90. QuEst در یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 91. شبکه‌های عصبی برای مدل ترکیب‌کننده
  • 92. استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌های پایه
  • 93. QuEst و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 94. QuEst برای تخمین ناهمگنی (Heteroscedasticity)
  • 95. QuEst و تحلیل داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 96. QuEst برای تخمین توزیع‌های نامعلوم
  • 97. نقش داده‌های ترکیبی (Hybrid Data) در QuEst
  • 98. ترکیب داده‌های گذشته و حال
  • 99. ترکیب داده‌های شبیه‌سازی شده و واقعی
  • 100. کاربرد QuEst در پیش‌بینی آب و هوا

📚 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.