✅ یادگیری ماشین و مدل‌سازی بیزی در تحلیل علوم اعصاب، مدل‌های آماری مختلفی برای تفسیر داده‌های پیچیده و به دست آوردن بینش‌های معنادار استفاده می‌شود. این مدل‌ها را می‌توان به‌طور کلی به روش‌های آمار کلاسیک و یادگیری ماشینی دسته‌بندی کرد که هر کدام اهداف مشخصی را در تحقیقات انجام می‌دهند.بخش‌های زیر محبوب‌ترین مدل‌های آماری مورد استفاده در علوم اعصاب را تشریح می‌کند.
◀️آمار کلاسیک آزمون فرضیه صفر: روش‌های رایج مورد استفاده شامل آزمون‌های t و ANOVA هستند که به تعیین اهمیت اثرات مشاهده‌شده در داده‌های تصویربرداری عصبی کمک می‌کنند.
🟣تجزیه و تحلیل رگرسیون: این روش‌ها روابط بین متغیرها را ارزیابی می‌کنند و بینشی در مورد عملکرد و ساختار مغز ارائه می‌کنند.
◀️رویکردهای یادگیری ماشینی یادگیری نظارت شده: تکنیک‌هایی مانند ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درخت‌های تصمیم‌گیری و شبکه‌های عصبی اغلب برای کارهای طبقه‌بندی در علوم اعصاب استفاده می‌شوند.
🟣مدل‌سازی بیزی: این رویکرد عدم قطعیت را تخمین می‌زند و مستقیماً ویژگی‌هایی را از مجموعه داده‌ها استنباط می‌کند و آن را برای درک پیشرفت بیماری ارزشمند می‌سازد.
✅ در حالی که آمار کلاسیک چارچوبی قوی برای آزمایش فرضیه‌ها ارائه می‌کند، یادگیری ماشینی انعطاف‌پذیری و سازگاری را در تجزیه و تحلیل داده‌های با ابعاد بالا ارائه می‌دهد که نشان‌دهنده رابطه مکمل بین این دو روش در تحقیقات علوم اعصاب است.
📎مقاله‌ی بررسی ابزارهای آمار زیستی رایج در علوم اعصاب به بررسی جمع‌بندی رویکردهای مختلف در بیماری‌های گوناگون می‌پردازد و امیدوار است که نقش بالقوه ابزارهای آمار زیستی در علوم اعصاب را معرفی کند.
⌛ یادگیری ماشین به عنوان یک روش برای ساخت مدل‌ها و شناسایی همبستگی‌ها میان ویژگی‌های داده‌ها شناخته می‌شود. در این زمینه، تکنیک‌هایی مانند رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، جنگل تصادفی (RF) و شبکه‌های عصبی به عنوان رویکردهای رایج مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچنین، مدل‌سازی بیزی به دلیل توانایی‌اش در برآورد ویژگی‌ها به‌طور مستقیم از مجموعه داده‌ها و نه از طریق توزیع نمونه‌برداری، به عنوان روشی برای مدیریت عدم قطعیت مدل‌ها مطرح است. این روش‌ها در تشخیص و پیشرفت بیماری‌ها در علوم اعصاب بسیار کارآمد بوده‌اند.
✅ یادگیری ماشین و مدل‌سازی بیزی در تحلیل علوم اعصاب، مدل‌های آماری مختلفی برای تفسیر داده‌های پیچیده و به دست آوردن بینش‌های معنادار استفاده می‌شود. این مدل‌ها را می‌توان به‌طور کلی به روش‌های آمار کلاسیک و یادگیری ماشینی دسته‌بندی کرد که هر کدام اهداف مشخصی را در تحقیقات انجام می‌دهند.بخش‌های زیر محبوب‌ترین مدل‌های آماری مورد استفاده در علوم اعصاب را تشریح می‌کند.
◀️آمار کلاسیک آزمون فرضیه صفر: روش‌های رایج مورد استفاده شامل آزمون‌های t و ANOVA هستند که به تعیین اهمیت اثرات مشاهده‌شده در داده‌های تصویربرداری عصبی کمک می‌کنند.
🟣تجزیه و تحلیل رگرسیون: این روش‌ها روابط بین متغیرها را ارزیابی می‌کنند و بینشی در مورد عملکرد و ساختار مغز ارائه می‌کنند.
◀️رویکردهای یادگیری ماشینی یادگیری نظارت شده: تکنیک‌هایی مانند ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درخت‌های تصمیم‌گیری و شبکه‌های عصبی اغلب برای کارهای طبقه‌بندی در علوم اعصاب استفاده می‌شوند.
🟣مدل‌سازی بیزی: این رویکرد عدم قطعیت را تخمین می‌زند و مستقیماً ویژگی‌هایی را از مجموعه داده‌ها استنباط می‌کند و آن را برای درک پیشرفت بیماری ارزشمند می‌سازد.
✅ در حالی که آمار کلاسیک چارچوبی قوی برای آزمایش فرضیه‌ها ارائه می‌کند، یادگیری ماشینی انعطاف‌پذیری و سازگاری را در تجزیه و تحلیل داده‌های با ابعاد بالا ارائه می‌دهد که نشان‌دهنده رابطه مکمل بین این دو روش در تحقیقات علوم اعصاب است.
📎مقاله‌ی بررسی ابزارهای آمار زیستی رایج در علوم اعصاب به بررسی جمع‌بندی رویکردهای مختلف در بیماری‌های گوناگون می‌پردازد و امیدوار است که نقش بالقوه ابزارهای آمار زیستی در علوم اعصاب را معرفی کند.
⌛ یادگیری ماشین به عنوان یک روش برای ساخت مدل‌ها و شناسایی همبستگی‌ها میان ویژگی‌های داده‌ها شناخته می‌شود. در این زمینه، تکنیک‌هایی مانند رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، جنگل تصادفی (RF) و شبکه‌های عصبی به عنوان رویکردهای رایج مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچنین، مدل‌سازی بیزی به دلیل توانایی‌اش در برآورد ویژگی‌ها به‌طور مستقیم از مجموعه داده‌ها و نه از طریق توزیع نمونه‌برداری، به عنوان روشی برای مدیریت عدم قطعیت مدل‌ها مطرح است. این روش‌ها در تشخیص و پیشرفت بیماری‌ها در علوم اعصاب بسیار کارآمد بوده‌اند.
Some people used the platform to organize ahead of the storming of the U.S. Capitol in January 2021, and last month Senator Mark Warner sent a letter to Durov urging him to curb Russian information operations on Telegram. The regulator said it had received information that messages containing stock tips and other investment advice with respect to selected listed companies are being widely circulated through websites and social media platforms such as Telegram, Facebook, WhatsApp and Instagram. In the United States, Telegram's lower public profile has helped it mostly avoid high level scrutiny from Congress, but it has not gone unnoticed. Two days after Russia invaded Ukraine, an account on the Telegram messaging platform posing as President Volodymyr Zelenskiy urged his armed forces to surrender. "The argument from Telegram is, 'You should trust us because we tell you that we're trustworthy,'" Maréchal said. "It's really in the eye of the beholder whether that's something you want to buy into."
from us
