کتاب انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با استفاده از Optimal Transport و Wasserstein DRO: یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین و افزایش دقت نتایج
, ,

کتاب انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با استفاده از Optimal Transport و Wasserstein DRO: یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین و افزایش دقت نتایج

249,950 تومان

دوره انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با Optimal Transport و Wasserstein DRO دوره انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با Optimal Transport و Wasserstein DRO یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین …

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000009941 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با استفاده از Optimal Transport و Wasserstein DRO: یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین و افزایش دقت نتایج

موضوع کلی: یادگیری ماشین و آمار

موضوع میانی: انتخاب سایت آزمایشگاهی و بهینه‌سازی توزیع

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا انتخاب سایت آزمایشگاهی اهمیت دارد؟
  • 2. اهداف دوره: کاهش خطا، افزایش دقت، رویکرد نوین
  • 3. مروری بر اصول آزمایشات علمی و A/B تست
  • 4. مفاهیم پایه آماری: جامعه، نمونه، متغیرها
  • 5. مفاهیم پایه آماری: تخمینگرها و بایاس (Bias)
  • 6. مفاهیم پایه آماری: واریانس و خطای استاندارد
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش داده‌ها
  • 8. آشنایی با انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری
  • 9. توزیع‌های احتمالاتی پایه و کاربرد آن‌ها
  • 10. چالش‌های رایج در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها
  • 11. تعریف شیفت توزیع (Distribution Shift)
  • 12. انواع شیفت توزیع: Covariate Shift
  • 13. انواع شیفت توزیع: Concept Shift
  • 14. انواع شیفت توزیع: Label Shift
  • 15. تأثیر شیفت توزیع بر اعتبار نتایج آزمایش‌ها
  • 16. مشکلات تخمین‌گری تحت شیفت توزیع
  • 17. خطر تعمیم‌پذیری (Generalization) ضعیف
  • 18. مثال‌های عملی از شیفت توزیع در دنیای واقعی
  • 19. چرا روش‌های سنتی مدیریت شیفت توزیع کافی نیستند؟
  • 20. انگیزه برای رویکردهای قوی‌تر (Robust) در مواجهه با عدم قطعیت
  • 21. مروری بر بهینه‌سازی محدب (Convex Optimization)
  • 22. مفاهیم پایه بهینه‌سازی: تابع هدف و قیدها
  • 23. آشنایی با دوگانگی لاگرانژ (Lagrangian Duality)
  • 24. روش‌های حل مسائل بهینه‌سازی (مروری کلی)
  • 25. یادآوری جبر خطی ضروری برای این مبحث
  • 26. مروری بر نظریه احتمال و متغیرهای تصادفی
  • 27. امید ریاضی و کوواریانس
  • 28. آماره‌های مرتبه بالا (ممان‌ها)
  • 29. مقدمه‌ای بر آزمون فرض آماری (Hypothesis Testing)
  • 30. استنباط آماری و حدود اطمینان
  • 31. معرفی حمل و نقل بهینه (Optimal Transport – OT)
  • 32. مسئله Monge و Kantorovich
  • 33. تابع هزینه (Cost Function) در OT: L1, L2, Euclidean Squared
  • 34. مفهوم برنامه‌ریزی حمل و نقل (Transportation Plan)
  • 35. فاصله Wasserstein (زمین‌شویی) W1 و W2
  • 36. ویژگی‌های فاصله Wasserstein
  • 37. تفسیر هندسی فاصله Wasserstein
  • 38. پیچیدگی محاسباتی مسئله OT
  • 39. تنظیم‌گرایی آنتروپیک (Entropic Regularization) در OT
  • 40. الگوریتم Sinkhorn برای OT منظم
  • 41. کاربردهای فاصله Wasserstein در یادگیری ماشین
  • 42. محاسبه تقریبی فواصل OT برای داده‌های بزرگ
  • 43. مفهوم Barycenter در Optimal Transport
  • 44. OT گسسته و پیوسته
  • 45. ابزارهای نرم‌افزاری برای OT (مثلاً Python Optimal Transport)
  • 46. معرفی بهینه‌سازی با رویکرد قوی (Robust Optimization)
  • 47. مجموعه‌های عدم قطعیت (Uncertainty Sets)
  • 48. انگیزه برای بهینه‌سازی مقاوم توزیعی (Distributionally Robust Optimization – DRO)
  • 49. بهینه‌سازی بدترین حالت (Worst-Case Optimization)
  • 50. معیارهای فاصله احتمالاتی برای تعریف عدم قطعیت
  • 51. Total Variation Distance
  • 52. Kullback-Leibler Divergence
  • 53. Chi-squared Divergence
  • 54. معرفی Wasserstein DRO
  • 55. تعریف "توپ" Wasserstein (Wasserstein Ball)
  • 56. فرمول‌بندی مسائل Wasserstein DRO
  • 57. ساختار دوگانه مسائل Wasserstein DRO
  • 58. ارتباط DRO با رگولاریزاسیون (Regularization)
  • 59. حل مسائل ساده Wasserstein DRO
  • 60. ویژگی‌های محدب بودن در Wasserstein DRO
  • 61. فرمول‌بندی مسئله انتخاب سایت آزمایشگاهی
  • 62. هدف: حداقل‌سازی خطای تخمین در بدترین حالت
  • 63. تعریف "سایت آزمایشگاهی" و ویژگی‌های آن
  • 64. تأثیر عدم قطعیت در توزیع بر انتخاب سایت
  • 65. چالش عدم شناخت توزیع‌های آینده
  • 66. رویکردهای موجود برای انتخاب سایت (مروری کوتاه)
  • 67. محدودیت‌های روش‌های سنتی انتخاب سایت
  • 68. انگیزه برای استفاده از OT و DRO در انتخاب سایت
  • 69. مسئله تخصیص بودجه به سایت‌ها (Budget Allocation)
  • 70. چارچوب "Where to Experiment?" از مقاله الهام‌بخش
  • 71. مدل‌سازی شیفت توزیع با استفاده از فاصله Wasserstein
  • 72. فرمول‌بندی مسئله انتخاب سایت به عنوان یک Wasserstein DRO
  • 73. تابع هدف: حداقل‌سازی واریانس تخمین در بدترین حالت
  • 74. ساختار مجموعه عدم قطعیت (توپ Wasserstein)
  • 75. شعاع توپ Wasserstein: یک هایپرپارامتر کلیدی
  • 76. بازنویسی مسئله DRO با استفاده از دوگانگی
  • 77. حل مسئله دوگانه و ارتباط آن با OT
  • 78. نقش برنامه‌ریزی حمل و نقل بهینه در یافتن سایت‌ها
  • 79. ویژگی‌های جواب بهینه برای انتخاب سایت‌ها
  • 80. الگوریتم‌های محاسباتی برای حل این مسئله
  • 81. الگوریتم‌های مبتنی بر بهینه‌سازی محدب برای DRO
  • 82. تضمین‌های نظری و تحلیل حساسیت
  • 83. ارتباط با وزن‌دهی نمونه‌ها (Importance Sampling)
  • 84. کاربرد مفهوم C-transform در راه‌حل
  • 85. تحلیل هزینه‌های محاسباتی و پیچیدگی الگوریتم‌ها
  • 86. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مدل
  • 87. انتخاب شعاع Wasserstein Ball در عمل
  • 88. مقیاس‌پذیری و روش‌های تقریبی برای داده‌های بزرگ
  • 89. مطالعه موردی 1: انتخاب سایت برای آزمایش‌های A/B آنلاین
  • 90. مطالعه موردی 2: بهینه‌سازی محل سنسورها در شبکه‌ها
  • 91. مطالعه موردی 3: انتخاب کلینیک‌ها در کارآزمایی‌های بالینی
  • 92. مقایسه با روش‌های Baseline (انتخاب تصادفی، حریصانه)
  • 93. محدودیت‌ها و فرض‌های مدل پیشنهادی
  • 94. بسط‌ها و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
  • 95. کاربرد در طراحی آزمایشات (Design of Experiments)
  • 96. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی و دستاوردهای دوره
  • 97. مرور چارچوب انتخاب هوشمندانه سایت
  • 98. تأثیر آینده انتخاب هوشمندانه سایت بر علم و صنعت
  • 99. مسائل باز و چالش‌های حل‌نشده در این حوزه
  • 100. پرسش و پاسخ نهایی و بحث





دوره انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با Optimal Transport و Wasserstein DRO


دوره انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با Optimal Transport و Wasserstein DRO

یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین و افزایش دقت نتایج

معرفی دوره: انقلابی در طراحی آزمایشات

آیا تا به حال با این چالش روبرو شده‌اید که نتایج یک آزمایش دقیق و پرهزینه، در دنیای واقعی و در مقیاس بزرگ، کارایی مورد انتظار را نداشته باشد؟ این پدیده که به آن «شیفت توزیع» (Distribution Shift) می‌گوییم، یکی از بزرگ‌ترین موانع در مسیر کاربردی کردن مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل‌های آماری است. وقتی داده‌های آزمایشی شما نماینده خوبی از جامعه هدف نهایی نباشند، تمام تلاش‌هایتان برای تخمین دقیق اثرات (مانند CATE و PATE) بی‌ثمر خواهد بود.

این دوره، با الهام از مقاله علمی پیشگامانه “Where to Experiment? Site Selection Under Distribution Shift via Optimal Transport and Wasserstein DRO”، یک راهکار ریاضیاتی و عملی برای حل این مشکل ارائه می‌دهد. ما به شما نشان می‌دهیم که چگونه با استفاده از مفاهیم قدرتمند «حمل بهینه» (Optimal Transport) و «بهینه‌سازی استوار توزیعی واسرشتاین» (Wasserstein DRO)، سایت‌های آزمایشی خود را به گونه‌ای هوشمندانه انتخاب کنید که فاصله بین توزیع نمونه و توزیع جامعه هدف به حداقل برسد. این دوره فقط یک آموزش تئوریک نیست، بلکه یک نقشه راه عملی برای طراحی آزمایش‌هایی است که نتایجشان در دنیای واقعی قابل اعتماد و قابل تعمیم باشد.

هدف اصلی این دوره: توانمندسازی شما برای انتخاب سایت‌های آزمایشی به روشی داده-محور، به حداقل رساندن خطای تخمین در شرایط شیفت توزیع، و طراحی آزمایش‌هایی که در برابر عدم قطعیت‌های دنیای واقعی مقاوم هستند.

درباره دوره: از تئوری تا کدنویسی

این دوره یک پل میان تئوری‌های پیشرفته ریاضی و کاربرد عملی در صنعت و پژوهش است. ما مفاهیم پیچیده مقاله الهام‌بخش را به زبانی ساده و در قالب پروژه‌های عملی به شما آموزش می‌دهیم. شما یاد می‌گیرید که چگونه مسئله انتخاب سایت را به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی حمل و نقل فرموله کنید و با استفاده از ابزارهای محاسباتی مدرن (مانند کتابخانه‌های پایتون)، آن را حل کنید. تمرکز ما بر این است که شما نه تنها «چه چیزی» را یاد بگیرید، بلکه «چگونه» و «چرا»ی هر تکنیک را نیز به طور عمیق درک کنید.

موضوعات کلیدی دوره

  • درک عمیق پدیده شیفت توزیع (Distribution Shift) و تأثیر آن بر نتایج آزمایشات.
  • آشنایی کامل با مبانی نظری «حمل بهینه» (Optimal Transport) و فاصله واسرشتاین (Wasserstein Distance).
  • فرمول‌بندی مسئله انتخاب سایت آزمایشگاهی به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی.
  • استراتژی‌های انتخاب سایت برای بهینه‌سازی تخمین اثرات درمانی میانگین (PATE) و شرطی (CATE).
  • مفهوم بهینه‌سازی استوار توزیعی (Distributionally Robust Optimization) برای مدیریت عدم قطعیت.
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های انتخاب سایت مقاوم در برابر اختلالات با استفاده از Wasserstein DRO.
  • روش‌های داده-محور برای انتخاب پارامترهای مدل (مانند شعاع عدم قطعیت).
  • پیاده‌سازی عملی تمامی الگوریتم‌ها در پایتون با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و پژوهشگران طراحی شده است که با طراحی و تحلیل آزمایشات سروکار دارند:

  • دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین: که به دنبال بهبود تعمیم‌پذیری مدل‌ها و نتایج A/B تست‌ها هستند.
  • پژوهشگران و دانشجویان دکتری: در رشته‌های اقتصاد، علوم اجتماعی، بهداشت عمومی و پزشکی که آزمایش‌های میدانی یا بالینی طراحی می‌کنند.
  • آمارشناسان و متخصصان اقتصادسنجی: که به دنبال روش‌های نوین برای کاهش بایاس و افزایش دقت در استنتاج علی هستند.
  • مدیران محصول و تحلیلگران کسب‌وکار: که مسئولیت طراحی و تفسیر تست‌های محصول در مقیاس بزرگ را بر عهده دارند.
  • علاقه‌مندان به یادگیری ماشین پیشرفته: که می‌خواهند با کاربردهای عملی مفاهیم مدرنی مانند Optimal Transport آشنا شوند.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

  • کاهش چشمگیر خطای تخمین: با انتخاب سایت‌هایی که نماینده واقعی جامعه هدف شما هستند، خطای مدل‌های خود را به حداقل برسانید.
  • صرفه‌جویی در هزینه و زمان: از اجرای آزمایش‌های پرهزینه در مکان‌های نامناسب که نتایج گمراه‌کننده تولید می‌کنند، جلوگیری کنید.
  • کسب مزیت رقابتی: به تکنیک‌های پیشرفته‌ای مسلط شوید که هنوز در صنعت فراگیر نشده‌اند و شما را از دیگران متمایز می‌کنند.
  • طراحی آزمایش‌های استوار (Robust): مدل‌ها و استراتژی‌هایی بسازید که در برابر تغییرات و عدم قطعیت‌های دنیای واقعی مقاوم باشند.
  • افزایش اعتماد به نتایج: با استفاده از یک چارچوب ریاضیاتی قوی، از قابلیت تعمیم نتایج آزمایشات خود اطمینان حاصل کنید.
  • تبدیل تئوری به مهارت عملی: دانش آکادمیک روز دنیا را به صورت مستقیم در پروژه‌های خود با کدنویسی گام‌به‌گام پیاده‌سازی کنید.

همین حالا ثبت‌نام کنید و آینده آزمایشات خود را متحول کنید!

سرفصل‌های جامع دوره

این دوره شامل بیش از ۱۰۰ سرفصل آموزشی است که شما را از مبانی تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌ها همراهی می‌کند:

  • ۱. خوش‌آمدگویی و معرفی دوره
  • ۲. چرا طراحی آزمایشات اهمیت دارد؟
  • ۳. مشکل اساسی: شیفت توزیع (Distribution Shift)
  • ۴. مثال‌های واقعی از شکست آزمایشات به دلیل شیفت توزیع
  • ۵. مروری بر چارچوب استنتاج علی (Causal Inference)
  • ۶. مفهوم Potential Outcomes
  • ۷. اثر درمانی میانگین (PATE) و شرطی (CATE)
  • ۸. نمونه‌گیری تصادفی و طبقه‌بندی شده (Stratified Sampling)
  • ۹. محدودیت‌های روش‌های سنتی
  • ۱۰. معرفی مقاله الهام‌بخش دوره
  • ۱۱. مروری بر مفاهیم پایه آمار و احتمال
  • ۱۲. توزیع‌های احتمالاتی و فاصله‌ها
  • ۱۳. فاصله Kullback-Leibler و محدودیت‌های آن
  • ۱۴. مقدمه‌ای بر نظریه حمل بهینه (Optimal Transport – OT)
  • ۱۵. شهود پشت OT: مسئله Monge و Kantorovich
  • ۱۶. فرمول‌بندی ریاضی حمل بهینه
  • ۱۷. مفهوم Wasserstein Distance (فاصله خاک‌بردار)
  • ۱۸. مزایای فاصله واسرشتاین نسبت به سایر فاصله‌ها
  • ۱۹. محاسبه فاصله واسرشتاین برای توزیع‌های یک‌بعدی
  • ۲۰. محاسبه فاصله واسرشتاین برای توزیع‌های چندبعدی
  • ۲۱. آشنایی با کتابخانه POT (Python Optimal Transport)
  • ۲۲. کارگاه عملی: محاسبه فاصله واسرشتاین بین دو توزیع در پایتون
  • ۲۳. فرمول‌بندی مسئله انتخاب سایت
  • ۲۴. تعریف جمعیت هدف (Deployment Population) و داده‌های مشاهده‌شده
  • ۲۵. هدف: کمینه‌سازی خطای تخمین در آینده
  • ۲۶. ارتباط خطای تخمین با فاصله توزیع‌ها

    • *

  • ۲۷. کران بالای تئوریک برای خطای تخمین PATE
  • ۲۸. فرمول‌بندی انتخاب سایت برای بهینه‌سازی PATE
  • ۲۹. این یک مسئله حمل بهینه است!
  • ۳۰. حل مسئله انتخاب سایت برای PATE با الگوریتم‌های OT
  • ۳۱. کارگاه عملی: انتخاب سایت بهینه برای PATE
  • ۳۲. کران بالای تئوریک برای خطای تخمین CATE
  • ۳۳. تفاوت استراتژی بهینه‌سازی برای CATE و PATE
  • ۳۴. فرمول‌بندی انتخاب سایت برای بهینه‌سازی CATE
  • ۳۵. پیاده‌سازی الگوریتم انتخاب سایت برای CATE
  • ۳۶. مقایسه نتایج دو استراتژی در عمل
  • ۳۷. چه زمانی covariates آموزنده هستند؟ (Prognostic R-squared)
  • ۳۸. بررسی تأثیر R-squared بر عملکرد روش
  • ۳۹. مقدمه‌ای بر عدم قطعیت در دنیای واقعی
  • ۴۰. چرا به رویکردهای استوار (Robust) نیاز داریم؟
  • ۴۱. معرفی بهینه‌سازی استوار توزیعی (DRO)
  • ۴۲. شهود پشت Wasserstein DRO
  • ۴۳. تعریف گوی واسرشتاین (Wasserstein Ball)
  • ۴۴. فرمول‌بندی انتخاب سایت با Wasserstein DRO
  • ۴۵. بهینه‌سازی در بدترین حالت (Worst-case Optimization)
  • ۴۶. حل مسئله Wasserstein DRO برای انتخاب سایت
  • ۴۷. مفهوم شعاع عدم قطعیت (Uncertainty Radius)
  • ۴۸. چگونه شعاع عدم قطعیت را انتخاب کنیم؟
  • ۴۹. یک روش جدید داده-محور برای انتخاب شعاع
  • ۵۰. بنچمارک کردن سطوح استواری
  • ۵۱. کارگاه عملی: پیاده‌سازی انتخاب سایت استوار با Wasserstein DRO
  • ۵۲. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
  • ۵۳. انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها (Covariates)
  • ۵۴. شبیه‌سازی داده‌ها برای تست الگوریتم‌ها
  • ۵۵. تولید داده با شیفت توزیع کنترل‌شده
  • ۵۶. پیاده‌سازی نمونه‌گیری تصادفی به عنوان خط پایه
  • ۵۷. پیاده‌سازی نمونه‌گیری طبقه‌بندی شده
  • ۵۸. مقایسه عملکرد OT با روش‌های پایه
  • ۵۹. تحلیل نتایج شبیه‌سازی
  • ۶۰. معرفی مطالعه موردی: آزمایش اعتبار خرد در مراکش
  • ۶۱. درک مسئله و داده‌های موجود
  • ۶۲. بازتحلیل داده‌های Crépon et al.
  • ۶۳. تعریف جمعیت هدف و سایت‌های کاندید
  • ۶۴. اجرای الگوریتم انتخاب سایت مبتنی بر OT روی داده‌های واقعی
  • ۶۵. اجرای الگوریتم انتخاب سایت مبتنی بر DRO
  • ۶۶. مقایسه نتایج روش جدید با انتخاب واقعی پژوهشگران
  • ۶۷. تحلیل حساسیت نتایج
  • ۶۸. چه زمانی روش‌های OT و DRO بهتر عمل می‌کنند؟
  • ۶۹. مقایسه با روش‌های بهینه‌سازی جایگزین (مانند Greedy)
  • ۷۰. مقیاس‌پذیری محاسباتی الگوریتم‌ها
  • ۷۱. الگوریتم‌های تقریبی برای مسائل بزرگ‌مقیاس
  • ۷۲. آشنایی با Sinkhorn Algorithm
  • ۷۳. استفاده از Sinkhorn برای تسریع محاسبات OT
  • ۷۴. بررسی محدودیت‌های رویکرد
  • ۷۵. فرضیات مدل و نحوه ارزیابی آن‌ها
  • ۷۶. بحث در مورد ابعاد بالای ویژگی‌ها (High-dimensional Covariates)
  • ۷۷. ترکیب با روش‌های کاهش ابعاد (PCA, Autoencoders)
  • ۷۸. تعمیم روش برای اهداف دیگر
  • ۷۹. کاربرد در اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • ۸۰. کاربرد در یادگیری فعال (Active Learning)
  • ۸۱. مروری بر کتابخانه‌های پایتون: NumPy, Pandas, Scikit-learn
  • ۸۲. کار با کتابخانه POT به صورت پیشرفته
  • ۸۳. کار با کتابخانه CVXPY برای مسائل بهینه‌سازی
  • ۸۴. نکات مهم در بصری‌سازی توزیع‌ها
  • ۸۵. رسم نمودارهای مقایسه‌ای برای ارزیابی عملکرد
  • ۸۶. گزارش‌دهی نتایج به مدیران و ذی‌نفعان غیرفنی
  • ۸۷. اخلاق در طراحی آزمایشات
  • ۸۸. اطمینان از عدالت (Fairness) در انتخاب سایت
  • ۸۹. تعریف پروژه نهایی
  • ۹۰. راهنمای گام‌به‌گام برای تکمیل پروژه
  • ۹۱. انتخاب یک مجموعه داده جدید
  • ۹۲. پیاده‌سازی کامل فرآیند انتخاب سایت
  • ۹۳. تحلیل و تفسیر نتایج پروژه
  • ۹۴. ارائه پروژه (اختیاری)
  • ۹۵. مرور کلی بر مباحث کلیدی دوره
  • ۹۶. جمع‌بندی و نکات پایانی
  • ۹۷. مسیرهای یادگیری آینده
  • ۹۸. معرفی منابع بیشتر برای مطالعه
  • ۹۹. جلسه پرسش و پاسخ زنده
  • ۱۰۰. دریافت گواهی پایان دوره


📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب انتخاب هوشمندانه سایت‌های آزمایشگاهی با استفاده از Optimal Transport و Wasserstein DRO: یک رویکرد نوین برای کاهش خطاهای تخمین و افزایش دقت نتایج”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا