فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی Distributed MCMC با استفاده از چارچوب‌های محاسبات موازی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیاده‌سازی Distributed MCMC با استفاده از چارچوب‌های محاسبات موازی

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

موضوع میانی: Distributed MCMC

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه به محاسبات توزیع شده
• 2. مفاهیم اساسی محاسبات موازی
• 3. مزایای محاسبات توزیع شده در MCMC
• 4. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC توزیع شده
• 5. مروری بر الگوریتم‌های MCMC
• 6. روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو مارکوف
• 7. نکات کلیدی الگوریتم‌های Metropolis-Hastings
• 8. نکات کلیدی الگوریتم Gibbs Sampling
• 9. نکات کلیدی الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
• 10. نکات کلیدی الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
• 11. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MCMC
• 12. نیاز به روش‌های توزیع شده برای مدل‌های بزرگ
• 13. مقدمه به چارچوب‌های محاسبات موازی
• 14. انواع معماری‌های محاسبات موازی
• 15. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 16. پردازش جریانی (Stream Processing)
• 17. پردازش توزیع شده (Distributed Processing)
• 18. معرفی چارچوب‌های محاسبات موازی رایج
• 19. Apache Spark
• 20. Apache Flink
• 21. Dask
• 22. TensorFlow Distributed
• 23. PyTorch Distributed
• 24. OpenMP
• 25. MPI (Message Passing Interface)
• 26. CUDA
• 27. ملاحظات انتخاب چارچوب مناسب
• 28. معیارهای انتخاب چارچوب
• 29. سازگاری با زبان برنامه‌نویسی
• 30. مقیاس‌پذیری و عملکرد
• 31. سهولت استفاده و مستندات
• 32. جامعه کاربری و پشتیبانی
• 33. معرفی مفاهیم کلیدی در محاسبات توزیع شده
• 34. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 35. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 36. موازی‌سازی مبتنی بر وظیفه (Task Parallelism)
• 37. موازی‌سازی مبتنی بر خط لوله (Pipeline Parallelism)
• 38. استراتژی‌های توزیع داده
• 39. تقسیم داده (Data Sharding)
• 40. تکثیر داده (Data Replication)
• 41. ملاحظات مربوط به ارتباطات بین پردازنده‌ها
• 42. پهنای باند
• 43. تأخیر
• 44. مدل ارتباطی (Send/Receive، Publish/Subscribe)
• 45. تکنیک‌های هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع شده
• 46. قفل‌ها (Locks)
• 47. بن‌بست (Deadlocks)
• 48. بن‌بست‌زدایی (Deadlock Prevention/Detection)
• 49. موانع (Barriers)
• 50. تراکنش‌های توزیع شده
• 51. مدیریت وضعیت توزیع شده
• 52. تکنیک‌های تحمل خطا در سیستم‌های توزیع شده
• 53. تکرار (Replication)
• 54. پایداری (Persistence)
• 55. بازیابی (Recovery)
• 56. مقدمه به پیاده‌سازی MCMC توزیع شده
• 57. چالش‌های خاص MCMC در محیط توزیع شده
• 58. وابستگی‌های زنجیره‌ای در MCMC
• 59. نیاز به نمونه‌های مستقل
• 60. استراتژی‌های موازی‌سازی MCMC
• 61. موازی‌سازی داده برای MCMC
• 62. تقسیم داده‌های ورودی بین پردازنده‌ها
• 63. اجرای موازی نمونه‌برداری MCMC بر روی زیرمجموعه‌های داده
• 64. نحوه ترکیب نتایج از پردازنده‌های مختلف
• 65. موازی‌سازی مدل برای MCMC
• 66. تقسیم پارامترهای مدل بین پردازنده‌ها
• 67. اجرای موازی بخش‌های مختلف مدل
• 68. ملاحظات مربوط به ارتباط پارامترها
• 69. موازی‌سازی مبتنی بر وظیفه برای MCMC
• 70. اجرای موازی وظایف مستقل در MCMC
• 71. مثال: اجرای موازی چندین زنجیره MCMC
• 72. موازی‌سازی مبتنی بر خط لوله برای MCMC
• 73. تقسیم مراحل نمونه‌برداری به مراحل متوالی
• 74. اجرای موازی این مراحل بر روی داده‌های مختلف
• 75. پیاده‌سازی Distributed MCMC با Spark
• 76. مقدمه به Spark و RDDs/DataFrames
• 77. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های ورودی
• 78. اجرای نمونه‌برداری MCMC موازی با استفاده از Spark
• 79. مثال: پیاده‌سازی Metropolis-Hastings توزیع شده با Spark
• 80. مثال: پیاده‌سازی Gibbs Sampling توزیع شده با Spark
• 81. مدیریت وضعیت و ارتباطات در Spark
• 82. پیاده‌سازی Distributed MCMC با Flink
• 83. مقدمه به Flink و مفاهیم پردازش جریانی
• 84. استفاده از Flink برای پردازش داده‌های ورودی
• 85. اجرای نمونه‌برداری MCMC موازی با استفاده از Flink
• 86. مثال: پیاده‌سازی Metropolis-Hastings توزیع شده با Flink
• 87. مثال: پیاده‌سازی Gibbs Sampling توزیع شده با Flink
• 88. مدیریت وضعیت و ارتباطات در Flink
• 89. پیاده‌سازی Distributed MCMC با Ray
• 90. مقدمه به Ray و Actor Model
• 91. استفاده از Ray برای توزیع وظایف MCMC
• 92. اجرای نمونه‌برداری MCMC موازی با استفاده از Ray
• 93. مثال: پیاده‌سازی Metropolis-Hastings توزیع شده با Ray
• 94. مثال: پیاده‌سازی Gibbs Sampling توزیع شده با Ray
• 95. مدیریت وضعیت و ارتباطات در Ray
• 96. پیاده‌سازی Distributed MCMC با Dask
• 97. مقدمه به Dask و مفاهیم موازی‌سازی پویا
• 98. استفاده از Dask برای موازی‌سازی محاسبات MCMC
• 99. اجرای نمونه‌برداری MCMC موازی با استفاده از Dask
• 100. مثال: پیاده‌سازی Metropolis-Hastings توزیع شده با Dask