اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی چالش‌های تنظیم پارامتر در MCMC و راهکارهای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره چالش‌های تنظیم پارامتر در MCMC و راهکارهای عملی

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

موضوع میانی: انتخاب پارامترهای الگوریتم (Parameter Tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر روش های نمونه گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو
• 2. مفاهیم پایه ای زنجیره مارکوف
• 3. فرایندهای تصادفی و توزیع های احتمال
• 4. مفهوم تعادل در زنجیره های مارکوف
• 5. ماتریس انتقال و خواص آن
• 6. انواع زنجیره های مارکوف
• 7. مقدمه ای بر شبیه سازی مونت کارلو
• 8. کاربرد شبیه سازی مونت کارلو در آمار
• 9. مفهوم نمونه گیری
• 10. انواع روش های نمونه گیری
• 11. مقدمه ای بر MCMC
• 12. مزایا و معایب MCMC
• 13. الگوریتم های اصلی MCMC
• 14. نمونه گیری از توزیع هدف
• 15. مفهوم تابع درست نمایی
• 16. توزیع پسین و پیشین
• 17. قضیه بیز
• 18. مقدمه ای بر توزیع های شرطی
• 19. قاعده ضرب در احتمال
• 20. قاعده جمع در احتمال
• 21. توزیع های چند متغیره
• 22. کوواریانس و همبستگی
• 23. مقدمه ای بر توزیع گوسی
• 24. توزیع گوسی چند متغیره
• 25. مفهوم تابع چگالی احتمال
• 26. انتگرال گیری عددی
• 27. روش های برون یابی
• 28. روش های درون یابی
• 29. مقدمه ای بر الگوریتم متروپلیس-هستینگز
• 30. مراحل الگوریتم متروپلیس-هستینگز
• 31. انتخاب تابع پیشنهاد در متروپلیس-هستینگز
• 32. مفهوم نرخ پذیرش
• 33. تاثیر تابع پیشنهاد بر همگرایی
• 34. الگوریتم متروپلیس
• 35. تفاوت متروپلیس و متروپلیس-هستینگز
• 36. مقدمه ای بر الگوریتم گیبس سمپلینگ
• 37. مراحل الگوریتم گیبس سمپلینگ
• 38. نمونه گیری شرطی در گیبس سمپلینگ
• 39. کاربرد گیبس سمپلینگ در مدل های پیچیده
• 40. مزایای گیبس سمپلینگ
• 41. معایب گیبس سمپلینگ
• 42. همگرایی در MCMC
• 43. معیارهای ارزیابی همگرایی
• 44. تحلیل همگرایی با استفاده از نمودارها
• 45. تحلیل همگرایی با استفاده از آماره های ران
• 46. مدل های خطی تعمیم یافته (GLM)
• 47. کاربرد MCMC در GLM
• 48. مدل های سلسله مراتبی
• 49. کاربرد MCMC در مدل های سلسله مراتبی
• 50. شبکه های بیزی
• 51. کاربرد MCMC در شبکه های بیزی
• 52. مدل های سری زمانی
• 53. کاربرد MCMC در مدل های سری زمانی
• 54. مقدمه ای بر بهینه سازی بیزی
• 55. کاربرد MCMC در بهینه سازی بیزی
• 56. تنظیم پارامترهای مدل
• 57. مفهوم پارامترهای مجهول
• 58. توزیع پیشین پارامترها
• 59. توزیع پسین پارامترها
• 60. تنظیم پارامترهای مدل های آماری
• 61. چالش های تنظیم پارامتر
• 62. روش های اکتشافی تنظیم پارامتر
• 63. روش های سیستمانه تنظیم پارامتر
• 64. تنظیم پارامتر در مدل های پیچیده
• 65. تاثیر انتخاب پیشین بر نتایج
• 66. بررسی حساسیت نتایج به پیشین
• 67. تنظیم پارامتر در مدل های یادگیری ماشین
• 68. تنظیم ابرپارامترها
• 69. کاربرد MCMC در تنظیم ابرپارامترها
• 70. ارزیابی مدل بر اساس پارامترهای تنظیم شده
• 71. مدل سازی عدم قطعیت
• 72. کواریانس پسین پارامترها
• 73. بازه های اطمینان بیزی
• 74. کاربرد MCMC در مدل سازی عدم قطعیت
• 75. شبیه سازی های پسین
• 76. تحلیل نتایج شبیه سازی های پسین
• 77. مقدمه ای بر روش های موازی سازی MCMC
• 78. مزایای موازی سازی
• 79. چالش های موازی سازی
• 80. روش های موازی سازی مبتنی بر داده
• 81. روش های موازی سازی مبتنی بر مدل
• 82. پیاده سازی MCMC با زبان های برنامه نویسی
• 83. کتابخانه های MCMC در پایتون
• 84. کتابخانه های MCMC در R
• 85. کتابخانه های MCMC در Julia
• 86. مثال های عملی از کاربرد MCMC
• 87. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 88. کاربرد MCMC در علوم مالی
• 89. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 90. کاربرد MCMC در مهندسی
• 91. مطالعات موردی در MCMC
• 92. نکات پیشرفته در MCMC
• 93. روش های نمونه گیری با اهمیت
• 94. نمونه گیری با اهمیت برای توزیع های پیچیده
• 95. روش های MCMC پیشرفته
• 96. کاربرد MCMC در استنتاج علی
• 97. مقدمه ای بر دینامیک سیالات محاسباتی (CFD)
• 98. کاربرد MCMC در CFD
• 99. مقدمه ای بر تحلیل داده های بزرگ
• 100. کاربرد MCMC در تحلیل داده های بزرگ