✅ 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.
For example, WhatsApp restricted the number of times a user could forward something, and developed automated systems that detect and flag objectionable content. "And that set off kind of a battle royale for control of the platform that Durov eventually lost," said Nathalie Maréchal of the Washington advocacy group Ranking Digital Rights. Russian President Vladimir Putin launched Russia's invasion of Ukraine in the early-morning hours of February 24, targeting several key cities with military strikes. "For Telegram, accountability has always been a problem, which is why it was so popular even before the full-scale war with far-right extremists and terrorists from all over the world," she told AFP from her safe house outside the Ukrainian capital. "There are a lot of things that Telegram could have been doing this whole time. And they know exactly what they are and they've chosen not to do them. That's why I don't trust them," she said.
from sg
