اکسپرس 24
کتاب استنتاج علّی مشاهده‌پذیر برای بهبود و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در حوزه سلامت

کتاب استنتاج علّی مشاهده‌پذیر برای بهبود و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در حوزه سلامت

تگ‌ها: ML in Healthcare استنتاج علی بهداشت و درمان تجزیه و تحلیل داده سلامت سلامت دیجیتال علوم داده سلامت مدل سازی علّی هوش مصنوعی در سلامت یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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: دوره استنتاج علّی مشاهده‌پذیر برای بهبود و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در حوزه سلامت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سلامت

موضوع میانی: استنتاج علّی در علوم داده سلامت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی استنتاج علّی در علوم داده سلامت
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین در سلامت
  • 3. مفهوم علیت و همبستگی در پژوهش‌های سلامت
  • 4. انواع متغیرها و شاخص‌های علّی
  • 5. روش‌های مشاهده‌پذیر برای استنتاج علّی
  • 6. مقدمه‌ای بر پتانسیل پیامدها
  • 7. مفهوم مداخله و ضدواقعیت‌ها
  • 8. چالش‌های استنتاج علّی در داده‌های سلامت
  • 9. سوگیری انتخاب و اثرات مخدوش‌کننده
  • 10. روش‌های کنترل اثرات مخدوش‌کننده
  • 11. مطابقت‌سازی (Matching) برای کنترل سوگیری
  • 12. روش‌های مبتنی بر وزن‌دهی (Weighting)
  • 13. روش‌های مبتنی بر طبقات‌بندی (Stratification)
  • 14. مدل‌های رگرسیون و تحلیل علّی
  • 15. همبستگی شرطی و استقلال شرطی
  • 16. مسیرهای علّی و نمودارهای جهت‌دار غیرمدور (DAGs)
  • 17. اصول ساخت DAGs برای مسائل سلامت
  • 18. شناسایی شناسایی‌پذیری علّی با DAGs
  • 19. استنتاج علّی در حضور متغیرهای مخدوش‌کننده نامشاهده
  • 20. روش‌های تخمین اثرات علّی غیرمستقیم
  • 21. روش‌های تخمین اثرات علّی تعدیل‌شده
  • 22. تحلیل حساسیت به سوگیری‌های نامشاهده
  • 23. روش‌های شبیه‌سازی برای ارزیابی حساسیت
  • 24. کاربرد استنتاج علّی در ارزیابی اثربخشی درمان‌ها
  • 25. ارزیابی اثربخشی داروها با داده‌های مشاهده‌پذیر
  • 26. ارزیابی اثربخشی مداخلات بهداشتی
  • 27. استنتاج علّی در تشخیص بیماری‌ها
  • 28. بهبود مدل‌های پیش‌بینی با در نظر گرفتن علیت
  • 29. شناسایی عوامل خطر بیماری‌ها
  • 30. تحلیل بقا و استنتاج علّی
  • 31. استنتاج علّی در مطالعات کارآزمایی بالینی تصادفی
  • 32. مقایسه روش‌های مشاهده‌پذیر با کارآزمایی‌های تصادفی
  • 33. کاربرد استنتاج علّی در پژوهش‌های اپیدمیولوژیک
  • 34. استنتاج علّی در مطالعات کوهورت
  • 35. استنتاج علّی در مطالعات مورد-شاهدی
  • 36. استنتاج علّی در داده‌های سلامت الکترونیک
  • 37. چالش‌های داده‌های پرت و ناهنجاری در استنتاج علّی
  • 38. روش‌های مدیریت داده‌های پرت در استنتاج علّی
  • 39. استنتاج علّی در حضور داده‌های از دست رفته
  • 40. روش‌های مبتنی بر مقادیر گمشده تصادفی
  • 41. روش‌های مبتنی بر مقادیر گمشده نه تصادفی
  • 42. استنتاج علّی در سناریوهای پیچیده
  • 43. استنتاج علّی در زمان‌های متغیر
  • 44. استنتاج علّی در مدل‌های پویا
  • 45. کاربرد استنتاج علّی در اخلاق هوش مصنوعی در سلامت
  • 46. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی سلامت
  • 48. ارزیابی منصفانه مدل‌های یادگیری ماشین
  • 49. کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین سلامت
  • 50. کاربرد استنتاج علّی در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 51. شناسایی نقاط ضعف مدل‌های یادگیری ماشین
  • 52. بهبود قابلیت اعتماد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 53. استنتاج علّی برای ارزیابی پیامدهای طولانی‌مدت
  • 54. استنتاج علّی در مدل‌های یادگیری تقویتی برای سلامت
  • 55. کاربرد استنتاج علّی در شخصی‌سازی درمان‌ها
  • 56. تطبیق درمان‌ها بر اساس ویژگی‌های فردی
  • 57. استنتاج علّی برای پیش‌بینی پاسخ به درمان
  • 58. استنتاج علّی در شبکه‌های عصبی عمیق برای سلامت
  • 59. شبکه‌های عصبی گراف و استنتاج علّی
  • 60. مدل‌های علّی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 61. آموزش مدل‌های علّی با استفاده از تکنیک‌های فراگیری
  • 62. انتقال یادگیری علّی در حوزه سلامت
  • 63. یادگیری انتقالی برای استنتاج علّی
  • 64. کاربرد استنتاج علّی در تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 65. تجزیه و تحلیل اثرات ژن‌ها بر بیماری‌ها
  • 66. استنتاج علّی در تجزیه و تحلیل داده‌های تصویربرداری پزشکی
  • 67. تفسیر تصاویر پزشکی با رویکرد علّی
  • 68. استنتاج علّی در تجزیه و تحلیل داده‌های متن پزشکی
  • 69. استخراج اطلاعات علّی از متون پزشکی
  • 70. کاربرد استنتاج علّی در بهداشت عمومی
  • 71. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها با رویکرد علّی
  • 72. ارزیابی سیاست‌های بهداشتی با استنتاج علّی
  • 73. مدل‌سازی علّی برای پیشگیری از بیماری‌ها
  • 74. استنتاج علّی در تجزیه و تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی سلامت
  • 75. شناسایی الگوهای انتشار اطلاعات سلامت
  • 76. کاربرد استنتاج علّی در تصمیم‌گیری بالینی
  • 77. پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی با مدل‌های علّی
  • 78. استنتاج علّی برای بهینه‌سازی منابع سلامت
  • 79. مدیریت منابع بیمارستانی با رویکرد علّی
  • 80. استنتاج علّی در مطالعات سلامت جمعیت
  • 81. ارزیابی سلامت جامعه و عوامل موثر بر آن
  • 82. استنتاج علّی در ارزیابی سیستم‌های مراقبت سلامت
  • 83. بهبود کارایی سیستم‌های سلامت با استنتاج علّی
  • 84. استنتاج علّی برای پیش‌بینی روندهای سلامت آینده
  • 85. مدل‌سازی پیش‌بینانه با در نظر گرفتن علیت
  • 86. استنتاج علّی در چارچوب قوانین و مقررات سلامت
  • 87. انطباق مدل‌های یادگیری ماشین با استانداردهای سلامت
  • 88. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در استنتاج علّی
  • 89. اصول اخلاقی در استفاده از استنتاج علّی در سلامت
  • 90. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های علّی
  • 91. آینده استنتاج علّی در یادگیری ماشین سلامت
  • 92. چالش‌های پژوهشی پیش رو در استنتاج علّی سلامت
  • 93. فرصت‌های همکاری بین‌المللی در استنتاج علّی سلامت
  • 94. آموزش و توسعه مهارت‌های استنتاج علّی در سلامت
  • 95. ترویج استفاده مسئولانه از استنتاج علّی در سلامت

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.