دوره **PyMC و یادگیری ماشینی بیزی: ادغام رویکردها** همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره **PyMC و یادگیری ماشینی بیزی: ادغام رویکردها**

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

موضوع میانی: کاربرد PyMC در مدل‌سازی بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمال و آمار در یادگیری ماشینی
• 2. مفاهیم کلیدی مدل‌سازی بیزی
• 3. آشنایی با PyMC: نصب و پیکربندی
• 4. ساخت اولین مدل بیزی در PyMC
• 5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌ها در PyMC
• 6. تعریف مدل‌های خطی با PyMC
• 7. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
• 8. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
• 9. مدل‌های سری زمانی بیزی
• 10. استفاده از توزیع‌های پیشین مناسب
• 11. انتخاب توزیع‌های پیشین قوی
• 12. اهمیت انتخاب پیشین‌های informative
• 13. توزیع‌های پیشین غیرinformative
• 14. توزیع‌های پیشین نیمه-informative
• 15. مقدمه‌ای بر زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 16. الگوریتم‌های نمونه‌برداری در PyMC (NUTS)
• 17. ارزیابی همگرایی مدل‌های MCMC
• 18. معیارهای ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
• 19. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
• 20. تجزیه و تحلیل نتایج مدل‌های بیزی
• 21. محاسبه معیارهای پسین
• 22. تجزیه و تحلیل عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
• 23. ساخت مدل‌های بیزی برای داده‌های طبقه‌بندی
• 24. مدل‌های بیزی برای داده‌های خوشه‌بندی
• 25. مدل‌های رگرسیون چندسطحی بیزی
• 26. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
• 27. مدل‌سازی اثرات تصادفی
• 28. استفاده از PyMC برای مدل‌های پیشرفته
• 29. شبکه‌های عصبی بیزی با PyMC
• 30. مدل‌های گرافیکی بیزی
• 31. مدل‌سازی پنهان مارکوف (HMM) بیزی
• 32. مدل‌های توزیع مخلوط بیزی
• 33. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
• 34. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی
• 35. کاربرد PyMC در بهینه‌سازی بیزی
• 36. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
• 37. نمونه‌گیری اهمیت
• 38. روش‌های MCMC موازی
• 39. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های بیزی
• 40. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری پیشرفته
• 41. مدل‌سازی معادلات ساختاری بیزی
• 42. مدل‌سازی بقا (Survival Analysis) بیزی
• 43. مدل‌سازی داده‌های فضایی بیزی
• 44. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای بیزی
• 45. استفاده از PyMC برای شبیه‌سازی
• 46. طراحی آزمایش‌ها با رویکرد بیزی
• 47. کاربرد PyMC در علوم پزشکی
• 48. مدل‌سازی بالینی با PyMC
• 49. مدل‌سازی اقتصادی با PyMC
• 50. مدل‌سازی مالی با PyMC
• 51. مدل‌سازی ریسک با PyMC
• 52. مدل‌سازی در مهندسی با PyMC
• 53. مدل‌سازی داده‌های علمی با PyMC
• 54. کاربرد PyMC در علوم اجتماعی
• 55. مدل‌سازی رفتاری با PyMC
• 56. مدل‌سازی سیاسی با PyMC
• 57. مدل‌سازی آموزشی با PyMC
• 58. مدل‌سازی زیست‌محیطی با PyMC
• 59. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بیزی
• 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنی بیزی
• 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی بیزی
• 62. مدل‌های مولد بیزی
• 63. شبکه‌های مولد تخاصمی بیزی (GANs)
• 64. یادگیری انتقالی بیزی
• 65. یادگیری فعال بیزی
• 66. تفسیرپذیری در مدل‌های بیزی
• 67. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI) بیزی
• 68. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین بیزی
• 69. امنیت داده‌ها در مدل‌های بیزی
• 70. حریم خصوصی در مدل‌های بیزی
• 71. پردازش زبان طبیعی بیزی
• 72. بینایی ماشین بیزی
• 73. سیستم‌های توصیه‌گر بیزی
• 74. تحلیل احساسات بیزی
• 75. مدل‌سازی تصمیم‌گیری بیزی
• 76. بهینه‌سازی پرتفوی بیزی
• 77. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا بیزی
• 78. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده بیزی
• 79. مدل‌سازی زنجیره تأمین بیزی
• 80. مدل‌سازی تولید با PyMC
• 81. مدل‌سازی نگهداری و تعمیرات بیزی
• 82. مدل‌سازی کیفیت محصول بیزی
• 83. مدل‌سازی پیش‌بینی خرابی بیزی
• 84. مدل‌سازی بهینه‌سازی منابع بیزی
• 85. مدل‌سازی تخصیص بودجه بیزی
• 86. مدل‌سازی بودجه‌بندی بیزی
• 87. مدل‌سازی پیش‌بینی فروش بیزی
• 88. مدل‌سازی استراتژی بازاریابی بیزی
• 89. مدل‌سازی تجزیه و تحلیل مشتری بیزی
• 90. مدل‌سازی بخش‌بندی بازار بیزی
• 91. مدل‌سازی پیش‌بینی روند بازار بیزی
• 92. مدل‌سازی مدیریت ریسک بازار بیزی
• 93. مدل‌سازی پیش‌بینی ارزش سهام بیزی
• 94. مدل‌سازی پیش‌بینی سود بیزی
• 95. مدل‌سازی پیش‌بینی ارزش‌گذاری شرکت بیزی
• 96. مدل‌سازی پیش‌بینی نقدینگی بیزی
• 97. مدل‌سازی پیش‌بینی جریان نقدی بیزی
• 98. مدل‌سازی پیش‌بینی بدهی بیزی
• 99. مدل‌سازی پیش‌بینی درآمد بیزی
• 100. مدل‌سازی پیش‌بینی هزینه‌ها بیزی