کتاب S-DIDML: استنتاج علّی ساختاریافته با یادگیری ماشین برای اثرات درمان ناهمگن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره S-DIDML: استنتاج علّی ساختاریافته با یادگیری ماشین برای اثرات درمان ناهمگن

موضوع کلی: استنتاج علّی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استنتاج علّی در مسائل پیچیده با داده‌های پربُعد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی استنتاج علّی: مقدمه‌ای بر ساختار علّی
• 2. بازنمایی علّی با نمودارهای جهت‌دار (DAGs)
• 3. متغیرهای مخدوش‌گر (Confounders) و اهمیت کنترل آن‌ها
• 4. آشنایی با علّیت و مفاهیم بنیادین (Treatment, Outcome, Counterfactuals)
• 5. معرفی مدل‌های ساختاری علّی (SCMs)
• 6. آشنایی با اثرات علّی و انواع آن‌ها (ATE, ATT, CATE)
• 7. آشنایی با داده‌های پانل (Panel Data) و اهمیت آن در استنتاج علّی
• 8. معرفی استنتاج علّی در حضور داده‌های پربُعد
• 9. مفاهیم اساسی در یادگیری ماشین برای استنتاج علّی
• 10. آشنایی با انواع مدل‌های پیش‌بینی در یادگیری ماشین
• 11. آشنایی با روش‌های تخمین‌زننده‌ی اثرات درمان
• 12. معرفی چالش‌های استنتاج علّی در داده‌های پربُعد
• 13. مروری بر روش‌های سنتی تخمین اثرات درمان (DID, Regression)
• 14. نقطه ضعف روش‌های سنتی در داده‌های پیچیده و پربُعد
• 15. معرفی روش‌های یادگیری ماشین برای مقابله با چالش‌های استنتاج علّی
• 16. مقدمه‌ای بر روش‌های دو مرحله‌ای (Two-Stage Methods)
• 17. مقدمه‌ای بر S-DIDML: ترکیب استنتاج علّی ساختاریافته و یادگیری ماشین
• 18. نقش S-DIDML در تخمین اثرات درمان ناهمگن
• 19. مروری بر مقاله "Bridging Structural Causal Inference and Machine Learning"
• 20. ساختار کلی و مفاهیم کلیدی مقاله
• 21. مروری بر مفاهیم اساسی در استنتاج علّی ساختاریافته (Structural Causal Inference)
• 22. مفروضات اصلی در S-DIDML
• 23. معرفی اجزای اصلی S-DIDML: مرحله اول و دوم
• 24. آماده‌سازی داده‌ها برای S-DIDML
• 25. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین برای S-DIDML
• 26. پیاده‌سازی مرحله اول S-DIDML (آموزش مدل‌های پیش‌بینی)
• 27. پیاده‌سازی مرحله دوم S-DIDML (تخمین اثرات درمان)
• 28. تخمین اثرات درمان ناهمگن با S-DIDML
• 29. تفسیر نتایج S-DIDML
• 30. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل S-DIDML
• 31. آشنایی با خطاهای تخمین در استنتاج علّی
• 32. استفاده از روش‌های بوت‌استرپینگ (Bootstrapping) برای ارزیابی
• 33. تخمین بازه‌های اطمینان برای اثرات درمان
• 34. ارزیابی عملکرد S-DIDML با استفاده از معیارهای ارزیابی
• 35. مقایسه S-DIDML با سایر روش‌های تخمین اثرات درمان
• 36. مزایا و معایب S-DIDML
• 37. کاربردهای S-DIDML در حوزه‌های مختلف (اقتصاد، پزشکی، ...)
• 38. ملاحظات پیاده‌سازی S-DIDML
• 39. نحوه انتخاب هایپرپارامترها در S-DIDML
• 40. انتخاب مناسب مدل‌های یادگیری ماشین در S-DIDML
• 41. مدیریت پیچیدگی محاسباتی در S-DIDML
• 42. بهینه‌سازی کد برای عملکرد بهتر
• 43. آشنایی با کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای S-DIDML
• 44. مثال‌های کاربردی S-DIDML با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی (Python, R)
• 45. پیاده‌سازی S-DIDML برای داده‌های شبیه‌سازی‌شده
• 46. تحلیل حساسیت در S-DIDML: بررسی تأثیر مفروضات
• 47. تأثیر متغیرهای مخدوش‌گر بر تخمین‌های S-DIDML
• 48. مدیریت متغیرهای مخدوش‌گر در S-DIDML
• 49. مدیریت داده‌های گم‌شده در S-DIDML
• 50. پیاده‌سازی S-DIDML برای داده‌های دنیای واقعی
• 51. تفسیر نتایج در سناریوهای مختلف
• 52. استفاده از S-DIDML در داده‌های پانل
• 53. مدل‌سازی اثرات زمان-متغیر در S-DIDML
• 54. بررسی تعاملات (Interactions) در S-DIDML
• 55. تخمین اثرات درمان با حضور اثرات غیرخطی
• 56. معرفی روش‌های پیشرفته‌تر در S-DIDML
• 57. S-DIDML و مقابله با مشکل انتخاب
• 58. S-DIDML و داده‌های ناهمگن (Heterogeneous Data)
• 59. اصلاحات و توسعه‌های S-DIDML
• 60. بررسی و رفع مشکلات رایج در پیاده‌سازی S-DIDML
• 61. نکات و ترفندهای عملی در استفاده از S-DIDML
• 62. نقش S-DIDML در ارزیابی سیاست‌ها (Policy Evaluation)
• 63. S-DIDML و اثرات تجمعی (Cumulative Effects)
• 64. S-DIDML و اثرات تاخیری (Delayed Effects)
• 65. S-DIDML و داده‌های طولی (Longitudinal Data)
• 66. مدل‌سازی اثرات متقابل در S-DIDML
• 67. مقایسه S-DIDML با روش‌های دیگر در داده‌های طولی
• 68. معرفی روش‌های جایگزین برای مقابله با خطاهای تخمین
• 69. استفاده از روش‌های رگرسیون منظم‌شده (Regularization)
• 70. بهبود پایداری S-DIDML
• 71. مقابله با داده‌های نامتعادل
• 72. ارزیابی و مقایسه عملکرد S-DIDML با روش‌های دیگر
• 73. ارزیابی کارایی محاسباتی S-DIDML
• 74. محدودیت‌های S-DIDML
• 75. آینده S-DIDML و تحقیقات آتی
• 76. بررسی داده‌های بزرگ (Big Data) و S-DIDML
• 77. استفاده از S-DIDML برای داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته
• 78. بهره‌گیری از پردازش موازی در S-DIDML
• 79. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
• 80. معرفی روش‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction) در S-DIDML
• 81. S-DIDML و یادگیری فدراسیونی (Federated Learning)
• 82. S-DIDML و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 83. S-DIDML و هوش مصنوعی توضیحی (Explainable AI)
• 84. بهبود قابلیت تفسیر S-DIDML
• 85. مدل‌های پیشرفته‌تر در مرحله‌ی اول
• 86. مدل‌های پیشرفته‌تر در مرحله‌ی دوم
• 87. ترکیب S-DIDML با روش‌های دیگر
• 88. S-DIDML در حوزه‌ی پزشکی
• 89. S-DIDML در حوزه‌ی اقتصاد
• 90. S-DIDML در حوزه‌ی علوم اجتماعی
• 91. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های جدید برای S-DIDML
• 92. ارائه نمونه کدهای پیشرفته
• 93. بحث و بررسی در مورد چالش‌های موجود
• 94. آشنایی با تحقیقات روز در حوزه S-DIDML
• 95. مروری بر آخرین مقالات و تحقیقات مرتبط
• 96. آشنایی با پروژه‌های تحقیقاتی جاری
• 97. راه‌های گسترش و توسعه S-DIDML
• 98. توصیه‌هایی برای محققان و علاقه‌مندان به این حوزه
• 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 100. دوره‌های تکمیلی و منابع یادگیری بیشتر