کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan
, ,

کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027821 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر مدل سازی احتمالاتی و Stan
  • 2. چرا از Stan استفاده کنیم؟
  • 3. نصب و پیکربندی Stan
  • 4. مفاهیم پایه مدل سازی بیزی
  • 5. مفهوم پارامتر، پیشین، احتمال شرطی و پسین
  • 6. توزیع های احتمال رایج در مدل سازی
  • 7. انتخاب توزیع مناسب برای داده ها
  • 8. نوشتن اولین مدل ساده در Stan
  • 9. ساختار کلی کد Stan (data, parameters, model, generated_quantities)
  • 10. مفهوم likelihood و prior
  • 11. انتخاب priors مناسب (uninformative, weakly informative, informative)
  • 12. مشکلات رایج در انتخاب priors
  • 13. پیامدهای انتخاب priors نامناسب
  • 14. درک مفهوم MCMC (Markov Chain Monte Carlo)
  • 15. الگوریتم های MCMC: Gibbs Sampling, Metropolis-Hastings
  • 16. الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler) در Stan
  • 17. تنظیمات MCMC در Stan (chains, iter, warmup, thin)
  • 18. مشکلات مربوط به همگرایی (convergence)
  • 19. تشخیص عدم همگرایی (trace plots, autocorrelation plots, R-hat)
  • 20. روش های بهبود همگرایی
  • 21. مشکلات مربوط به پراکندگی (divergences)
  • 22. علت بروز پراکندگی در مدل ها
  • 23. راهکارهای رفع پراکندگی
  • 24. تنظیمات پیشرفته NUTS برای رفع پراکندگی
  • 25. مشکلات مربوط به پارامترهای غیرقابل شناسایی (identifiability)
  • 26. تشخیص پارامترهای غیرقابل شناسایی
  • 27. روش های افزایش شناسایی پارامترها
  • 28. مشکلات مربوط به مدل های پیچیده
  • 29. مدل های خطی تعمیم یافته (GLMs) در Stan
  • 30. مدل های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 31. مدل های فضایی و زمانی
  • 32. مدل های شبکه ای
  • 33. مدل های مورد (Mixture Models)
  • 34. مدل های گرافیکی احتمالاتی (PGMs) در Stan
  • 35. مدل های رگرسیون غیرخطی
  • 36. مدل های سری زمانی (Time Series Models)
  • 37. مدل های فضای حالت (State-Space Models)
  • 38. مدل های بقا (Survival Models)
  • 39. مدل های طبقه بندی (Classification Models)
  • 40. مدل های پیش بینی (Forecasting Models)
  • 41. مدل های داده های پرتکرار (Repeated Measures)
  • 42. مدل های داده های طولی (Longitudinal Data)
  • 43. مدل های داده های ترکیبی (Mixed Effects Models)
  • 44. مدل های گسسته (Discrete Data Models)
  • 45. مدل های پیوسته (Continuous Data Models)
  • 46. مدل های داده های حجیم (Big Data Models)
  • 47. مدل های داده های پراکنده (Sparse Data Models)
  • 48. مدل های داده های نویزدار (Noisy Data Models)
  • 49. مدل های داده های نامنظم (Irregular Data Models)
  • 50. مدل های داده های مقیاس پذیر (Scalable Models)
  • 51. مدل های داده های چند بعدی (Multivariate Data Models)
  • 52. مدل های داده های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 53. مدل های داده های شبیه سازی شده (Simulated Data Models)
  • 54. مدل های داده های واقعی (Real-World Data Models)
  • 55. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 56. روش های اعتبارسنجی مدل (cross-validation, posterior predictive checks)
  • 57. مفهوم Posterior Predictive Checks
  • 58. نوشتن کد برای Posterior Predictive Checks
  • 59. تفسیر نتایج Posterior Predictive Checks
  • 60. مشکلات مربوط به تفسیر نتایج مدل
  • 61. تفسیر پارامترهای مدل
  • 62. تفسیر توزیع های پسین
  • 63. تفسیر معیارهای ارزیابی مدل (DIC, WAIC, LOO-CV)
  • 64. مقایسه مدل ها
  • 65. انتخاب بهترین مدل
  • 66. مشکلات مربوط به کارایی محاسباتی
  • 67. بهینه سازی کد Stan
  • 68. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ
  • 69. مشکلات مربوط به حافظه
  • 70. مدیریت داده های بزرگ
  • 71. استفاده از فرمت های داده کارآمد
  • 72. مشکلات مربوط به خطاهای نحوی و منطقی در کد Stan
  • 73. اشکال زدایی کد Stan
  • 74. استفاده از ابزارهای اشکال زدایی
  • 75. نکات و ترفندهای پیشرفته در Stan
  • 76. استفاده از دستورات کمکی (functions, transforms)
  • 77. مدیریت داده های گمشده (missing data) در Stan
  • 78. استفاده از Stan با زبان های برنامه نویسی دیگر (R, Python, Julia)
  • 79. اکوسیستم Stan (packages, libraries)
  • 80. منابع آموزشی برای Stan
  • 81. انجمن های آنلاین و پشتیبانی
  • 82. مطالعه مقالات و کارهای تحقیقاتی مرتبط
  • 83. چالش های رایج در پروژه های مدل سازی بیزی
  • 84. نکات عملی برای موفقیت در مدل سازی با Stan
  • 85. خلاصه و جمع بندی مباحث
  • 86. تمرین های عملی برای هر مبحث
  • 87. پروژه های نمونه برای درک بهتر
  • 88. مثال های کاربردی از حوزه های مختلف
  • 89. نکات پایانی برای حرفه ای شدن در مدل سازی با Stan
  • 90. آینده مدل سازی احتمالاتی و Stan
  • 91. توسعه های جدید در Stan
  • 92. کاربرد Stan در تحقیقات پیشرفته
  • 93. نکات اخلاقی در مدل سازی بیزی
  • 94. اهمیت شفافیت در مدل سازی
  • 95. ملاحظات مربوط به تفسیرپذیری مدل ها
  • 96. مدل سازی برای تصمیم گیری
  • 97. مدل سازی برای درک پدیده ها
  • 98. مدل سازی برای پیش بینی
  • 99. مدل سازی برای شبیه سازی
  • 100. مدل سازی برای بهینه سازی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا