دوره تعادل باقیمانده برای مدل‌های غیرخطی: غلبه بر چالش‌های ابعاد بالا در استنباط علی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
تعادل باقیمانده برای مدل‌های غیرخطی: غلبه بر چالش‌های ابعاد بالا در استنباط علی تعادل باقیمانده برای مدل‌های غیرخطی: غلبه بر چالش‌های ابعاد بالا در استنباط علی دوره آموزشی پیشرفته برای کشف قدرت استنبا...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تعادل باقیمانده برای مدل‌های غیرخطی: غلبه بر چالش‌های ابعاد بالا در استنباط علی

موضوع کلی: استنباط علی در ابعاد بالا

موضوع میانی: روش‌های تعدیل باقیمانده برای تخمین اثر درمان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استنباط علی
  • 2. مبانی استنباط علی: عدم قطعیت و سوگیری
  • 3. مدل‌های علت و معلولی پایه‌ی روزن‌بلوم
  • 4. مدل‌های بالقوه یوت-ینگ
  • 5. مسئله‌ی استنباط علی در عمل
  • 6. چالش‌های استنباط علی
  • 7. سوگیری انتخاب
  • 8. سوگیری اطلاعاتی
  • 9. سوگیری باقی‌مانده
  • 10. تخمین اثر درمان متوسط (ATE)
  • 11. تخمین اثر درمان متوسط روی گروه در معرض (ATT)
  • 12. تخمین اثر درمان متوسط روی گروه کنترل (ATC)
  • 13. اهمیت مدل‌سازی نتایج
  • 14. ضرورت مدل‌های غیرخطی نتایج
  • 15. پیامدهای مدل‌سازی خطی نامناسب
  • 16. کاربرد مدل‌های غیرخطی نتایج
  • 17. مدل‌های نتایج با ابعاد بالا
  • 18. تعریف ابعاد بالا
  • 19. چالش‌های استنباط علی در ابعاد بالا
  • 20. بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 21. کاهش بعد (Dimensionality Reduction)
  • 22. روش‌های رایج کاهش بعد
  • 23. تجزیه مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 24. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 25. تعدیل (Confounding) در ابعاد بالا
  • 26. ضرورت تعدیل موثر
  • 27. روش‌های تعدیل سنتی
  • 28. رگرسیون خطی برای تعدیل
  • 29. دسته‌بندی (Matching) برای تعدیل
  • 30. امتیاز گرایش (Propensity Score)
  • 31. امتیاز گرایش در ابعاد بالا
  • 32. سوگیری ناشی از امتیاز گرایش نامناسب
  • 33. محدودیت‌های امتیاز گرایش در ابعاد بالا
  • 34. محدودیت‌های دسته‌بندی در ابعاد بالا
  • 35. محدودیت‌های رگرسیون در ابعاد بالا
  • 36. مقدمه‌ای بر روش‌های تعدیل باقیمانده
  • 37. مفهوم باقیمانده (Residual)
  • 38. ارتباط باقیمانده با سوگیری
  • 39. مفهوم تعادل (Balancing)
  • 40. تعادل باقیمانده در مقابل تعادل سنتی
  • 41. الهام از مقاله "Residual Balancing for Non-Linear Outcome Models in High Dimensions"
  • 42. مشکل اصلی مورد بررسی در مقاله
  • 43. راه حل پیشنهادی مقاله
  • 44. مفهوم "Residual Balancing"
  • 45. کاربرد "Residual Balancing" برای مدل‌های غیرخطی
  • 46. مزایای "Residual Balancing" در ابعاد بالا
  • 47. مراحل کلی روش تعادل باقیمانده
  • 48. نحوه مدل‌سازی نتایج اولیه
  • 49. انتخاب مدل نتایج (Outcome Model)
  • 50. اهمیت انتخاب مدل نتایج مناسب
  • 51. مدل‌های کلاسیک نتایج
  • 52. مدل‌های غیرخطی نتایج
  • 53. نحوه تعریف باقیمانده در این زمینه
  • 54. محاسبه باقیمانده‌ها
  • 55. نحوه استفاده از باقیمانده‌ها برای تعادل
  • 56. تعریف معیارهای تعادل
  • 57. تعریف متغیرهای تعدیل (Covariates)
  • 58. نحوه دستکاری متغیرهای تعدیل
  • 59. اصول تعادل باقیمانده
  • 60. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 61. کاربرد در شرایط متغیرهای تعدیل زیاد
  • 62. کاربرد در شرایط مدل‌های نتایج پیچیده
  • 63. تعیین وزن‌ها (Weights) برای تعادل
  • 64. بهینه‌سازی وزن‌ها
  • 65. الگوریتم‌های بهینه‌سازی وزن‌ها
  • 66. ارزیابی تعادل حاصل شده
  • 67. معیارهای ارزیابی تعادل
  • 68. تست‌های آماری برای ارزیابی تعادل
  • 69. کاربرد تعادل باقیمانده در تخمین اثر درمان
  • 70. فرآیند تخمین ATE با تعادل باقیمانده
  • 71. فرآیند تخمین ATT با تعادل باقیمانده
  • 72. فرآیند تخمین ATC با تعادل باقیمانده
  • 73. انتخاب مناسب مدل نتایج برای فرآیند تعادل
  • 74. ملاحظات انتخاب مدل نتایج
  • 75. تنوع مدل‌های نتایج غیرخطی
  • 76. مدل‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 77. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 78. مدل‌های شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 79. مدل‌های شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 80. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف نتایج
  • 81. نحوه انجام مدل‌سازی نتایج در ابعاد بالا
  • 82. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 83. اهمیت منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 84. مدل‌های نتایج با منظم‌سازی
  • 85. استفاده از باقیمانده‌های مدل‌های نتایج منظم‌شده
  • 86. پردازش متغیرهای تعدیل
  • 87. تبدیلات متغیرهای تعدیل
  • 88. برهم‌کنش (Interaction) متغیرهای تعدیل
  • 89. انتخاب زیرمجموعه‌ای از متغیرهای تعدیل
  • 90. اهمیت تعادل در زیرمجموعه متغیرهای تعدیل
  • 91. روش‌های نوین تعادل باقیمانده
  • 92. گسترش روش تعادل باقیمانده
  • 93. کاربرد در شرایط داده‌های گسسته
  • 94. کاربرد در شرایط داده‌های پیوسته
  • 95. کاربرد در شرایط داده‌های ترکیبی
  • 96. توسعه برای متغیرهای پیامد غیرخطی
  • 97. توسعه برای متغیرهای پیامد با توزیع‌های مختلف
  • 98. ارزیابی سوگیری باقی‌مانده (Residual Confounding)
  • 99. روش‌های تشخیص و اندازه‌گیری سوگیری باقی‌مانده
  • 100. راهکارهای کاهش سوگیری باقی‌مانده
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: Causal Inference Data Science Econometrics High-Dimensional Causal Inference Machine Learning Non-linear Models Residual Adjustment Residual Balancing Treatment Effect Estimation استنباط علّی استنباط علی در ابعاد بالا تخمین اثر درمان تعادل باقیمانده روش‌های آماری مدل‌های غیرخطی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.