✅ 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.
In 2018, Russia banned Telegram although it reversed the prohibition two years later. Pavel Durov, Telegram's CEO, is known as "the Russian Mark Zuckerberg," for co-founding VKontakte, which is Russian for "in touch," a Facebook imitator that became the country's most popular social networking site. In view of this, the regulator has cautioned investors not to rely on such investment tips / advice received through social media platforms. It has also said investors should exercise utmost caution while taking investment decisions while dealing in the securities market. Given the pro-privacy stance of the platform, it’s taken as a given that it’ll be used for a number of reasons, not all of them good. And Telegram has been attached to a fair few scandals related to terrorism, sexual exploitation and crime. Back in 2015, Vox described Telegram as “ISIS’ app of choice,” saying that the platform’s real use is the ability to use channels to distribute material to large groups at once. Telegram has acted to remove public channels affiliated with terrorism, but Pavel Durov reiterated that he had no business snooping on private conversations. "Like the bombing of the maternity ward in Mariupol," he said, "Even before it hits the news, you see the videos on the Telegram channels."
from us
