کتاب استخراج آمار بهنگام بازار کار از داده‌های تراکنش سوگیرانه: کاربرد یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج آمار بهنگام بازار کار از داده‌های تراکنش سوگیرانه: کاربرد یادگیری ماشین

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی در آمار رسمی

موضوع میانی: مدل‌سازی داده‌های سوگیرانه با یادگیری ماشین برای آمار دقیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بخش اول: مبانی و مقدمات (فصل ۱ تا ۱۵)**
• 2. مقدمه‌ای بر آمار رسمی و چالش‌های عصر جدید
• 3. نقش داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی در تحول آمار رسمی
• 4. آمار بهنگام (Nowcasting) در برابر آمار سنتی: مزایا و معایب
• 5. معرفی مقاله الهام‌بخش: رویکرد و نوآوری‌ها
• 6. داده‌های تراکنش به عنوان منبعی جدید برای آمار بازار کار
• 7. مفهوم سوگیری (Bias) در داده‌ها: چرا داده‌های تراکنش سوگیرانه هستند؟
• 8. انواع سوگیری: سوگیری انتخاب، سوگیری اندازه‌گیری و سوگیری بازنمایی
• 9. جامعه هدف (Target Population) و جامعه نمونه‌برداری شده (Sampled Population)
• 10. مروری بر آمار توصیفی و استنباطی
• 11. مفاهیم بنیادین احتمال: توزیع احتمال و تابع چگالی احتمال
• 12. یادگیری ماشین چیست؟ مروری بر یادگیری بانظارت، بی‌نظارت و تقویتی
• 13. چرا یادگیری ماشین برای اصلاح سوگیری مناسب است؟
• 14. آشنایی با داده‌های بازار کار ژاپن: پیمایش نیروی کار (LFS)
• 15. مقایسه داده‌های پیمایشی سنتی و داده‌های تراکنش آنلاین
• 16. اهداف دوره: از درک مشکل تا پیاده‌سازی راه‌حل
• 17. بخش دوم: درک عمیق سوگیری و داده‌ها (فصل ۱۶ تا ۳۰)**
• 18. آناتومی داده‌های پیمایش نیروی کار: متغیرها، ساختار و محدودیت‌ها
• 19. آناتومی داده‌های تراکنش: ویژگی‌ها، مقیاس و چالش‌ها
• 20. شناسایی منابع سوگیری در داده‌های استخدام آنلاین
• 21. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) برای داده‌های پیمایشی
• 22. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) برای داده‌های تراکنش
• 23. مقایسه توزیع متغیرهای کلیدی بین دو منبع داده
• 24. تجسم (Visualization) تفاوت‌ها و سوگیری‌ها
• 25. مفهوم ریاضیاتی سوگیری انتخاب نمونه
• 26. فرضیه همپوشانی (Overlap/Positivity Assumption): شرط لازم برای اصلاح سوگیری
• 27. اهمیت متغیرهای کمکی (Covariates) در مدل‌سازی سوگیری
• 28. انتخاب متغیرهای کمکی مشترک بین دو مجموعه داده
• 29. پیش‌پردازش داده‌های پیمایشی: پاک‌سازی و آماده‌سازی
• 30. پیش‌پردازش داده‌های تراکنش: مدیریت حجم، نویز و داده‌های پرت
• 31. ادغام و همسان‌سازی متغیرها (Variable Harmonization)
• 32. چالش‌های حریم خصوصی و اخلاق در استفاده از داده‌های تراکنش
• 33. بخش سوم: روش‌شناسی اصلی: تخمین نسبت چگالی (فصل ۳۱ تا ۵۵)**
• 34. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری مبتنی بر اهمیت (Importance Sampling)
• 35. تخمین نسبت چگالی (Density Ratio Estimation - DRE) به عنوان راه‌حل
• 36. چرا نسبت چگالی را مستقیماً تخمین می‌زنیم؟ (مقابله با نفرین ابعاد)
• 37. فرمول‌بندی مسئله: تخمین نسبت چگالی توزیع هدف به توزیع مبدأ
• 38. وزن‌های اهمیت (Importance Weights): کلید اصلاح سوگیری
• 39. روش‌های تخمین نسبت چگالی: یک دسته‌بندی کلی
• 40. روش مبتنی بر واگرایی کولبک-لایبلر (Kullback-Leibler Divergence)
• 41. معرفی الگوریتم KLIEP (Kullback-Leibler Importance Estimation Procedure)
• 42. مبانی ریاضی KLIEP: بهینه‌سازی و مدل‌سازی
• 43. روش مبتنی بر تابع هزینه مربعات (Squared Loss)
• 44. معرفی الگوریتم uLSIF (Unconstrained Least-Squares Importance Fitting)
• 45. مبانی ریاضی uLSIF: راه‌حل تحلیلی و کارایی
• 46. مقایسه KLIEP و uLSIF: مزایا و معایب
• 47. نقش توابع پایه (Basis Functions) و هسته‌ها (Kernels) در تخمین نسبت
• 48. انتخاب هسته مناسب: هسته گاوسی و پارامترهای آن
• 49. مفهوم تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 50. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای انتخاب بهترین مدل DRE
• 51. چالش بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های تخمین نسبت
• 52. استفاده از تنظیم‌گری (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 53. پیاده‌سازی الگوریتم KLIEP با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 54. پیاده‌سازی الگوریتم uLSIF با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 55. تفسیر وزن‌های اهمیت محاسبه‌شده
• 56. بررسی توزیع وزن‌ها: تشخیص مشکلات مدل
• 57. نحوه استفاده از وزن‌ها برای محاسبه آماره‌های اصلاح‌شده
• 58. بخش چهارم: پیاده‌سازی عملی و مطالعه موردی (فصل ۵۶ تا ۷۵)**
• 59. طراحی پایپ‌لاین کامل پروژه: از داده خام تا آمار نهایی
• 60. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای مدل DRE در مسئله بازار کار
• 61. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای افزایش دقت مدل
• 62. آماده‌سازی داده‌های نهایی برای ورود به مدل
• 63. آموزش مدل DRE بر روی داده‌های بازار کار ژاپن
• 64. محاسبه وزن‌های اهمیت برای هر مشاهده در داده‌های تراکنش
• 65. اعمال وزن‌ها برای برآورد نرخ اشتغال
• 66. اعمال وزن‌ها برای برآورد نرخ بیکاری
• 67. محاسبه آماره‌های جمعیتی (مانند تعداد شاغلین بر اساس جنسیت و سن)
• 68. مقایسه آماره‌های خام و آماره‌های وزن‌دار شده
• 69. تجسم تأثیر وزن‌دهی بر توزیع داده‌ها
• 70. بررسی پایداری مدل در بازه‌های زمانی مختلف
• 71. ارزیابی عملکرد مدل: تعریف معیارهای سنجش
• 72. مقایسه نتایج به دست آمده با آمار رسمی منتشر شده
• 73. تحلیل خطای مدل: شناسایی منابع خطا
• 74. چالش‌های محاسباتی در کار با داده‌های بزرگ
• 75. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های DRE
• 76. برآورد واریانس آماره‌های محاسبه‌شده با روش وزن‌دهی
• 77. بررسی حساسیت مدل به انتخاب متغیرهای کمکی
• 78. مستندسازی فرآیند و نتایج برای شفافیت
• 79. بخش پنجم: مباحث پیشرفته و ارزیابی (فصل ۷۶ تا ۹۵)**
• 80. مفهوم تغییر توزیع متغیرهای کمکی (Covariate Shift) و ارتباط آن با DRE
• 81. تفاوت Covariate Shift با Sample Selection Bias
• 82. روش‌های دیگر برای مقابله با سوگیری: تطبیق امتیاز گرایش (Propensity Score Matching)
• 83. مقایسه DRE با روش‌های مبتنی بر رگرسیون
• 84. ارزیابی فرض همپوشانی در عمل: چگونه آن را بررسی کنیم؟
• 85. راهکارها در صورت نقض فرض همپوشانی
• 86. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق برای تخمین نسبت چگالی
• 87. تخمین نسبت چگالی در فضاهای با ابعاد بالا
• 88. مدل‌های بیزین برای تخمین نسبت چگالی
• 89. بررسی نااطمینانی (Uncertainty Quantification) در برآوردها
• 90. اهمیت شفافیت و تفسیرپذیری (Explainability) مدل‌ها در آمار رسمی
• 91. تکنیک‌های تفسیر مدل‌های DRE
• 92. تأثیر کیفیت داده‌ها بر دقت نتایج نهایی
• 93. کاربردهای دیگر DRE در علوم داده (تشخیص ناهنجاری، یادگیری تقویتی)
• 94. چالش‌های عملیاتی کردن این مدل‌ها در سازمان‌های آماری ملی
• 95. ملاحظات اخلاقی: عدالت (Fairness) و جلوگیری از تبعیض در مدل‌ها
• 96. استانداردهای کیفیت برای آمارهای رسمی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 97. مفهوم خطای کل پیمایش (Total Survey Error) در پارادایم جدید
• 98. ادغام نتایج مبتنی بر مدل با داده‌های پیمایشی سنتی
• 99. توسعه روش برای تولید سری‌های زمانی آماری
• 100. بخش ششم: جمع‌بندی و نگاه به آینده (فصل ۹۶ تا ۱۰۰)**