✅ 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.
This provided opportunity to their linked entities to offload their shares at higher prices and make significant profits at the cost of unsuspecting retail investors. Meanwhile, a completely redesigned attachment menu appears when sending multiple photos or vides. Users can tap "X selected" (X being the number of items) at the top of the panel to preview how the album will look in the chat when it's sent, as well as rearrange or remove selected media. The fake Zelenskiy account reached 20,000 followers on Telegram before it was shut down, a remedial action that experts say is all too rare. The War on Fakes channel has repeatedly attempted to push conspiracies that footage from Ukraine is somehow being falsified. One post on the channel from February 24 claimed without evidence that a widely viewed photo of a Ukrainian woman injured in an airstrike in the city of Chuhuiv was doctored and that the woman was seen in a different photo days later without injuries. The post, which has over 600,000 views, also baselessly claimed that the woman's blood was actually makeup or grape juice.
from ca
