🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: پیش‌بینی دقیق نرخ مرگ و میر: استراتژی‌های چندگامی هیبریدی برای بیمه و سلامت

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل سری‌های زمانی

موضوع میانی: پیش‌بینی چندگامی با سیستم‌های هیبریدی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه: چرا پیش‌بینی نرخ مرگ و میر حیاتی است؟
• 2. اهمیت تحلیل سری‌های زمانی در علوم بیمه و سلامت
• 3. معرفی مقاله الهام‌بخش و نوآوری‌های کلیدی آن
• 4. مروری بر ساختار دوره و اهداف یادگیری
• 5. مفاهیم پایه علوم داده: از داده تا دانش
• 6. آشنایی با سری‌های زمانی و ویژگی‌های آن
• 7. کاربردهای پیش‌بینی چندگامی در دنیای واقعی
• 8. چالش‌های خاص در تحلیل سری‌های زمانی کوتاه
• 9. آشنایی با داده‌های نرخ مرگ و میر: منابع و ساختار
• 10. اکتشاف و مصورسازی داده‌های سری زمانی مرگ و میر
• 11. پیش‌پردازش داده‌ها: مدیریت داده‌های گمشده و نویز
• 12. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل زمانی
• 13. کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy برای مدیریت داده‌ها
• 14. مصورسازی سری‌های زمانی با Matplotlib و Seaborn
• 15. مبانی آمار برای تحلیل سری‌های زمانی
• 16. مولفه‌های یک سری زمانی: روند، فصلی بودن، چرخه و نویز
• 17. مفهوم ایستایی (Stationarity) و اهمیت آن
• 18. آزمون‌های ایستایی: آزمون دیکی-فولر تعمیم‌یافته (ADF)
• 19. آزمون ایستایی: آزمون KPSS
• 20. تبدیلات برای ایستا کردن سری زمانی: تفاضل‌گیری و لگاریتم
• 21. تحلیل خودهمبستگی: تابع ACF و PACF
• 22. تفسیر نمودارهای ACF و PACF برای شناسایی مدل
• 23. مدل‌های کلاسیک پیش‌بینی: میانگین متحرک ساده (SMA)
• 24. مدل‌های کلاسیک پیش‌بینی: هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing)
• 25. مدل هولت-وینترز برای داده‌های دارای روند و فصلی بودن
• 26. معرفی مدل‌های اتورگرسیو (AR)
• 27. معرفی مدل‌های میانگین متحرک (MA)
• 28. ترکیب مدل‌ها: مدل ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
• 29. فرآیند گام به گام ساخت مدل ARIMA (شناسایی، تخمین، تشخیص)
• 30. مدل‌های SARIMA برای داده‌های فصلی
• 31. چالش‌های مدل‌سازی سری‌های زمانی کوتاه: بیش‌برازش (Overfitting)
• 32. چالش‌های مدل‌سازی سری‌های زمانی کوتاه: عدم قطعیت پارامترها
• 33. تکنیک‌های مدیریت سری‌های زمانی کوتاه
• 34. پیش‌بینی تک‌گامی در مقابل پیش‌بینی چندگامی
• 35. معرفی استراتژی‌های پیش‌بینی چندگامی
• 36. استراتژی بازگشتی (Recursive Strategy)
• 37. استراتژی مستقیم (Direct Strategy)
• 38. استراتژی مستقیم-بازگشتی (DirRec Strategy)
• 39. استراتژی چند خروجی (MIMO Strategy)
• 40. مقایسه مزایا و معایب هر استراتژی پیش‌بینی
• 41. انتخاب استراتژی مناسب بر اساس ویژگی‌های داده
• 42. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی
• 43. چرا به مدل‌های هیبریدی نیاز داریم؟ ترکیب نقاط قوت
• 44. فلسفه سیستم‌های هیبریدی: خطی در مقابل غیرخطی
• 45. معماری‌های رایج در مدل‌های هیبریدی
• 46. تجزیه سری زمانی به عنوان یک رویکرد هیبریدی
• 47. مدل‌سازی مولفه روند با مدل‌های خطی
• 48. مدل‌سازی باقیمانده‌ها با مدل‌های غیرخطی
• 49. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 50. شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) برای پیش‌بینی
• 51. مفهوم توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه در مدل
• 53. مشکل محو شدگی گرادیان در RNN
• 54. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 55. شبکه‌های واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 56. معماری و نحوه عملکرد LSTM و GRU
• 57. ساخت اولین سیستم هیبریدی: ARIMA-MLP
• 58. گام اول: مدل‌سازی بخش خطی با ARIMA
• 59. گام دوم: استخراج باقیمانده‌ها و تحلیل غیرخطی بودن آن‌ها
• 60. گام سوم: مدل‌سازی باقیمانده‌ها با MLP
• 61. گام چهارم: ترکیب پیش‌بینی‌های خطی و غیرخطی
• 62. ساخت سیستم هیبریدی مبتنی بر هموارسازی نمایی: ETS-ANN
• 63. پیاده‌سازی استراتژی بازگشتی در مدل‌های هیبریدی
• 64. پیاده‌سازی استراتژی مستقیم در مدل‌های هیبریدی
• 65. مقایسه عملکرد استراتژی‌های چندگامی در سیستم‌های هیبریدی
• 66. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته‌تر: Prophet
• 67. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته‌تر: N-BEATS
• 68. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های هیبریدی
• 69. روش‌های جستجوی گرید (Grid Search) و جستجوی تصاد (Random Search)
• 70. بهینه‌سازی بیزی برای تنظیم هایپرپارامترها
• 71. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی: MAE, MSE, RMSE
• 72. معیارهای ارزیابی درصدی: MAPE و sMAPE
• 73. مفهوم خطای مقیاس‌بندی شده: MASE
• 74. محدودیت‌های معیارهای ارزیابی رایج
• 75. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای سری‌های زمانی
• 76. روش اعتبارسنجی Walk-Forward
• 77. آزمون‌های آماری برای مقایسه عملکرد مدل‌ها: آزمون Diebold-Mariano
• 78. تفسیر نتایج آزمون‌های آماری
• 79. مطالعه موردی: آماده‌سازی داده‌های نرخ مرگ و میر یک کشور خاص
• 80. پیاده‌سازی مدل پایه (Baseline): ARIMA
• 81. پیاده‌سازی مدل پایه (Baseline): ETS
• 82. پیاده‌سازی مدل هیبریدی ARIMA-MLP با استراتژی بازگشتی
• 83. پیاده‌سازی مدل هیبریدی ETS-LSTM با استراتژی مستقیم
• 84. مقایسه جامع نتایج مدل‌ها بر اساس معیارهای دقت
• 85. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف هر مدل
• 86. تفسیر نتایج در بستر بیمه: قیمت‌گذاری بیمه عمر
• 87. تفسیر نتایج در بستر سلامت: برنامه‌ریزی منابع بهداشتی
• 88. تحلیل حساسیت مدل نسبت به طول افق پیش‌بینی
• 89. چالش‌های عملیاتی پیاده‌سازی مدل‌ها در صنعت
• 90. اخلاق در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی مرگ و میر
• 91. محدودیت‌های تحقیق و مسیرهای آینده
• 92. جمع‌بندی نهایی و مرور دستاوردهای دوره