دوره تنظیم پارامترهای Stan for Optimal Results همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیم پارامترهای Stan for Optimal Results
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر پارامترها و تنظیمات در Stan
- 2. مبانی مدلسازی آماری با Stan
- 3. نصب و راهاندازی Stan و ابزارهای مرتبط
- 4. آشنایی با زبان Stan: ساختار و سینتکس
- 5. متغیرهای در Stan: تعریف، نوع و کاربرد
- 6. توابع احتمال و چگالی در Stan
- 7. نمونهگیری از توزیعهای استاندارد در Stan
- 8. تعریف مدلهای احتمالاتی سفارشی در Stan
- 9. نحوهی تعریف ماتریکسها و بردارها در Stan
- 10. عملیات برداری و ماتریسی در Stan
- 11. حلقههای شرطی و تکرار در Stan
- 12. انواع دادههای ورودی و خروجی در Stan
- 13. تابع likelihood در مدلهای Bayesian
- 14. تابع prior در مدلهای Bayesian
- 15. تابع posterior در مدلهای Bayesian
- 16. مفهوم MCMC و الگوریتمهای نمونهگیری
- 17. الگوریتم Gibbs Sampling در Stan
- 18. الگوریتم Metropolis-Hastings در Stan
- 19. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC) در Stan
- 20. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS) در Stan
- 21. تنظیم پارامترهای HMC و NUTS
- 22. تشخیص همگرایی زنجیرهها در Stan
- 23. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
- 24. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
- 25. مدلهای خطی ساده در Stan
- 26. مدلهای خطی تعمیمیافته (GLMs) در Stan
- 27. مدلهای لجستیک و پروبیت در Stan
- 28. مدلهای رگرسیون پواسون و منفی دوجملهای در Stan
- 29. مدلهای سلسلهمراتبی در Stan
- 30. مدلهای اثرات مختلط در Stan
- 31. مدلهای فضایی در Stan
- 32. مدلهای سری زمانی در Stan
- 33. مدلهای خودرگرسیو (AR) در Stan
- 34. مدلهای میانگوی متحرک (MA) در Stan
- 35. مدلهای ARMA و ARIMA در Stan
- 36. مدلهای State-Space در Stan
- 37. مدلهای شبکهای در Stan
- 38. مدلهای بیزی برای دادههای پرتکرار (Longitudinal Data)
- 39. مدلهای بیزی برای دادههای خوشهای (Clustered Data)
- 40. مدلهای بیزی برای دادههای بقا (Survival Data)
- 41. مدلهای بیزی برای دادههای طبقهبندی (Categorical Data)
- 42. مدلهای بیزی برای دادههای ترتیبی (Ordinal Data)
- 43. مدلهای بیزی برای دادههای کاسته (Missing Data)
- 44. استفاده از Stan با زبان R (rstan)
- 45. استفاده از Stan با زبان Python (pystan)
- 46. استفاده از Stan با زبان Julia
- 47. تجسم نتایج مدلهای Stan
- 48. رسم توزیعهای پیشین و پسین
- 49. رسم نمودارهای زنجیرهها و توابع خودهمبستگی
- 50. رسم نمودارهای پیشبینی و فاصلههای اطمینان
- 51. ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای اطلاعاتی (WAIC, LOO-CV)
- 52. مقایسه مدلهای مختلف در Stan
- 53. تنظیمات پیشرفته در Stan
- 54. استفاده از دستورات کامپایل و اجرا
- 55. مدیریت حافظه و زمان اجرا در Stan
- 56. استفاده از پارامترهای پیشرفته NUTS
- 57. تنظیم تعداد گامهای HMC
- 58. تنظیم گامهای اولیه در HMC
- 59. تنظیم پارامترهای نرخ یادگیری در HMC
- 60. تنظیم پارامترهای گام در HMC
- 61. استفاده از حالتهای نمونهگیری موازی
- 62. روشهای موازیسازی در Stan
- 63. کاربرد Stan در علوم زیستی
- 64. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
- 65. کاربرد Stan در اقتصاد
- 66. کاربرد Stan در مهندسی
- 67. کاربرد Stan در آمار زیستی
- 68. کاربرد Stan در تحلیل دادههای بزرگ
- 69. تنظیم پارامترهای مدلهای یادگیری ماشین با Stan
- 70. مدلهای بیزی برای شبکههای عصبی
- 71. مدلهای بیزی برای درختان تصمیم
- 72. مدلهای بیزی برای ماشینهای بردار پشتیبان
- 73. مدلهای بیزی برای فاکتورگیری ماتریس
- 74. روشهای بهینهسازی پارامتر در Stan
- 75. تنظیم دقیق پارامترهای مدل برای نتایج بهینه
- 76. فرا بهینهسازی پارامترها در Stan
- 77. استفاده از الگوریتمهای بهینهسازی ترکیبی
- 78. تنظیم پارامترهای حساسیت مدل
- 79. تحلیل حساسیت خروجی به تغییر پارامترها
- 80. بهینهسازی پارامترها برای حداکثر کردن سود
- 81. بهینهسازی پارامترها برای حداقل کردن خطا
- 82. تنظیم پارامترهای مدل برای افزایش دقت پیشبینی
- 83. تنظیم پارامترهای مدل برای افزایش پایداری
- 84. تنظیم پارامترهای مدل برای کاهش واریانس
- 85. تنظیم پارامترهای مدل برای افزایش بایاس
- 86. اعتبارسنجی مدل با دادههای جدید
- 87. تنظیم پارامترهای مدل برای کاربردهای خاص
- 88. بهینهسازی پارامترها در سیستمهای پویا
- 89. تنظیم پارامترهای مدلهای کنترل بهینه
- 90. تنظیم پارامترهای مدلهای پیشبینی تقاضا
- 91. بهینهسازی پارامترهای تخصیص منابع
- 92. تنظیم پارامترهای مدلهای مدیریت ریسک
- 93. تنظیم پارامترهای مدلهای بهینهسازی سبد سهام
- 94. بهینهسازی پارامترهای مدلهای پیشبینی آب و هوا
- 95. تنظیم پارامترهای مدلهای بهینهسازی تولید
- 96. بهینهسازی پارامترهای مدلهای زنجیره تأمین
- 97. تنظیم پارامترهای مدلهای بهینهسازی مصرف انرژی
- 98. بهینهسازی پارامترهای مدلهای تشخیص ناهنجاری
- 99. تنظیم پارامترهای مدلهای بهینهسازی مسیریابی
- 100. بهینهسازی پارامترهای مدلهای بهینهسازی زمانبندی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.