اکسپرس 24
کتاب جامع طراحی قوانین تصمیم‌گیری عادلانه و تفسیرپذیر برای طبقه‌بندی دودویی

کتاب جامع طراحی قوانین تصمیم‌گیری عادلانه و تفسیرپذیر برای طبقه‌بندی دودویی

تگ‌ها: Fairness in AI Interpretable Machine Learning Responsible AI Rule Extraction الگوریتم‌های عادلانه تصمیم‌گیری اخلاقی تفسیرپذیری مدل درخت تصمیم دقت و عدالت شاخص‌های انصاف طبقه‌بندی دودویی قوانین تصمیم‌گیری کاهش سوگیری مدل هوش مصنوعی مسئول یادگیری ماشین عادلانه

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 جامع طراحی قوانین تصمیم‌گیری عادلانه و تفسیرپذیر برای طبقه‌بندی دودویی

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری نظارت‌شده و مدل‌های تصمیم‌گیری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. طبقه‌بندی دودویی چیست و چرا در دنیای واقعی حیاتی است؟
  • 2. معیارهای ارزیابی عملکرد در طبقه‌بندی دودویی
  • 3. مفهوم عدالت و انصاف در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. انواع سوگیری‌ها و تبعیض‌های آماری در داده‌های آموزشی
  • 5. تفسیرپذیری به چه معناست و چرا به آن نیاز داریم؟
  • 6. معرفی قوانین تصمیم‌گیری (Decision Rules) و ساختار آن‌ها
  • 7. تفاوت قوانین نمادین با مدل‌های جعبه‌سیاه
  • 8. معیارهای اندازه‌گیری تفسیرپذیری در مدل‌ها
  • 9. انصاف گروهی در مقابل انصاف فردی
  • 10. شاخص‌های کمی عدالت در طبقه‌بندی دودویی
  • 11. ساختار یک قانون شرطی ساده و اجزای آن
  • 12. الگوریتم‌های استخراج قانون از داده (Rule Extraction)
  • 13. درخت تصمیم به عنوان مبنایی برای قوانین تفسیرپذیر
  • 14. روش‌های برش و ایجاد گره در درخت تصمیم
  • 15. استفاده از جنگل تصادفی برای تولید قوانین پایه
  • 16. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش سوگیری
  • 17. روش‌های درون‌پردازش (In-processing) برای ایجاد عدالت در آموزش
  • 18. روش‌های پس‌پردازش (Post-processing) برای تعدیل خروجی مدل
  • 19. معیارهای تعادل بین دقت و انصاف (Fairness-Accuracy Trade-off)
  • 20. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای قوانین عادلانه با حفظ دقت
  • 21. استفاده از بهینه‌سازی محدب در طراحی قوانین منصفانه
  • 22. معرفی معیارهای آماری برای ارزیابی انصاف قوانین
  • 23. نحوه تشخیص و اندازه‌گیری تبعیض آماری در قوانین
  • 24. روش‌های مقابله با نویز و داده‌های پرت در استخراج قانون
  • 25. تکنیک‌های کوتاه‌سازی و ساده‌سازی قوانین برای افزایش تفسیرپذیری
  • 26. ارائه قوانین به زبان انسانی و قابل فهم برای ذی‌نفعان
  • 27. کاربرد قوانین عادلانه در حوزه اعتبارسنجی و وام‌دهی
  • 28. کاربرد در سیستم‌های استخدام و پذیرش منابع انسانی
  • 29. کاربرد در تشخیص پزشکی و سلامت دیجیتال با ملاحظات اخلاقی
  • 30. کاربرد در سیستم‌های تشخیص تقلب و امنیت سایبری
  • 31. مقایسه عملکرد قوانین نمادین با مدل‌های مبتنی بر هسته و شبکه عصبی
  • 32. یکپارچه‌سازی قوانین با سیستم‌های تصمیم‌گیرنده سازمانی
  • 33. ارزیابی اثرات اجتماعی و حقوقی پیاده‌سازی قوانین غیرمنصفانه
  • 34. استانداردها و چارچوب‌های اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 35. معرفی کتابخانه‌های متن‌باز برای پیاده‌سازی قوانین تفسیرپذیر
  • 36. نحوه مستندسازی و گزارش‌دهی قوانین برای تیم‌های غیرفنی
  • 37. آزمون فرضیه برای بررسی عادلانه بودن قوانین بر روی زیرگروه‌ها
  • 38. تکنیک‌های افزایش داده و ایجاد تعادل در مجموعه داده‌های نامتوازن
  • 39. استفاده از جنگل‌های تصمیم‌گیری عادلانه (Fair Decision Forests)
  • 40. روش‌های اثبات قضیه‌ای برای تضمین انصاف در قوانین
  • 41. ساده‌سازی بیش از حد قوانین و خطر از دست رفتن دقت
  • 42. مدیریت تعارض بین قوانین مختلف در سیستم‌های چندمعیاره
  • 43. پیاده‌سازی گام‌به‌گام یک سیستم طبقه‌بند دودویی با قوانین عادلانه در پایتون
  • 44. تست و اعتبارسنجی قوانین بر روی داده‌های واقعی
  • 45. ارائه نتایج و تحلیل حساسیت قوانین به تغییرات داده
  • 46. پروژه عملی: طراحی قوانین عادلانه برای تشخیص ریسک اعتباری
  • 47. پروژه عملی: پیاده‌سازی قوانین تفسیرپذیر برای پذیرش دانشجو
  • 48. پروژه عملی: ایجاد داشبورد نمایش قوانین و شاخص‌های انصاف برای مدیران
  • 49. ارزیابی نهایی و جمع‌بندی چالش‌های پیاده‌سازی در صنعت

📚 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.