فلش‌کارت‌های آموزشی تکنیک‌های MCMC برای غلبه بر مشکلات مدل‌سازی در علوم داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های MCMC برای غلبه بر مشکلات مدل‌سازی در علوم داده

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

موضوع میانی: محدودیت‌ها و موارد استفاده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
• 2. مبانی نظری احتمال و فرآیندهای تصادفی
• 3. فرآیندهای تصادفی و زمان پیوسته
• 4. کاربرد احتمالات در علوم داده
• 5. مبانی زنجیره‌های مارکوف
• 6. حالات گذار و ماتریس‌های انتقال
• 7. تعادل بلندمدت در زنجیره‌های مارکوف
• 8. مفاهیم اساسی نمونه‌گیری مونت کارلو
• 9. روش‌های نمونه‌گیری ابتدایی
• 10. محدودیت‌های نمونه‌گیری مونت کارلو مستقیم
• 11. معرفی روش‌های MCMC
• 12. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 13. جزئیات پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
• 14. چالش‌های تنظیم پارامترهای Metropolis-Hastings
• 15. الگوریتم نمونه‌گیر گیبس
• 16. کاربرد نمونه‌گیر گیبس در مدل‌های شرطی
• 17. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
• 18. مبانی نظری همگرایی MCMC
• 19. معیارهای ارزیابی همگرایی
• 20. روش‌های تشخیص عدم همگرایی
• 21. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های MCMC
• 22. انتخاب تابع هدف (Target Distribution)
• 23. طراحی توزیع پیش‌نهادی (Proposal Distribution)
• 24. مدل‌های شرطی و مدل‌های گرافیکی
• 25. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی
• 26. استنتاج بیزی و قضیه بیز
• 27. توزیع پسین (Posterior Distribution)
• 28. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
• 29. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
• 30. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
• 31. مدل‌های رگرسیون با اثرات ثابت و تصادفی
• 32. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی
• 33. تحلیل داده‌های مکانی با MCMC
• 34. مدل‌های بیزی برای داده‌های طبقه‌بندی
• 35. مدل‌های بیزی برای داده‌های شمارشی
• 36. مدل‌های بیزی برای داده‌های بقا
• 37. مبانی یادگیری ماشین بیزی
• 38. شبکه‌های عصبی بیزی
• 39. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
• 40. تکنیک‌های MCMC برای مدل‌های پیچیده
• 41. مدل‌های غیرپارامتری بیزی
• 42. کاربرد MCMC در مدل‌سازی توزیع‌های چندوجهی
• 43. مدل‌های مخلوط (Mixture Models)
• 44. کاربرد MCMC در خوشه‌بندی بیزی
• 45. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
• 46. کاربرد MCMC در مدل‌های پنهان مارکوف
• 47. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
• 48. کاربرد MCMC در استنتاج روی مدل‌های گرافیکی
• 49. مدل‌های بیزی برای پردازش زبان طبیعی
• 50. کاربرد MCMC در مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 51. تحلیل سری‌های زمانی با MCMC
• 52. مدل‌سازی نوسانات اقتصادی با MCMC
• 53. کاربرد MCMC در مدل‌های مالی بیزی
• 54. مدل‌سازی ریسک اعتباری با MCMC
• 55. کاربرد MCMC در داده‌های حجیم (Big Data)
• 56. چالش‌های محاسباتی در MCMC
• 57. روش‌های موازی‌سازی در MCMC
• 58. تکنیک‌های MCMC پیشرفته
• 59. نمونه‌گیری با زنجیره‌های موازی (Parallel Chains)
• 60. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling) و ارتباط آن با MCMC
• 61. روش‌های MCMC با خانواده‌های نمونه‌گیری
• 62. تکنیک‌های نمونه‌گیری در فضای پارامترهای پیچیده
• 63. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 64. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
• 65. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
• 66. مدل‌سازی تکاملی با MCMC
• 67. کاربرد MCMC در علوم محیطی
• 68. مدل‌سازی آلودگی هوا با MCMC
• 69. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 70. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با MCMC
• 71. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با MCMC
• 72. کاربرد MCMC در علوم مهندسی
• 73. بهینه‌سازی طراحی با MCMC
• 74. مدل‌سازی قابلیت اطمینان با MCMC
• 75. کاربرد MCMC در علوم پزشکی
• 76. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
• 77. تحلیل کارآزمایی‌های بالینی با MCMC
• 78. کاربرد MCMC در تحقیقات بازار
• 79. پیش‌بینی فروش با MCMC
• 80. تحلیل رفتار رأی‌دهندگان با MCMC
• 81. کاربرد MCMC در علوم فیزیک
• 82. مدل‌سازی ذرات بنیادی با MCMC
• 83. تحلیل داده‌های اخترفیزیک با MCMC
• 84. کاربرد MCMC در علوم زمین
• 85. مدل‌سازی زلزله با MCMC
• 86. تحلیل داده‌های آب‌وهوایی با MCMC
• 87. کاربرد MCMC در بهداشت عمومی
• 88. مدل‌سازی توزیع بیماری با MCMC
• 89. ارزیابی مداخلات بهداشتی با MCMC
• 90. کاربرد MCMC در تحلیل ریسک
• 91. مدل‌سازی ریسک مالی با MCMC
• 92. تحلیل ریسک عملیاتی با MCMC
• 93. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
• 94. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با MCMC
• 95. تشخیص نفوذ با MCMC
• 96. کاربرد MCMC در رباتیک
• 97. برنامه‌ریزی حرکت ربات با MCMC
• 98. کاربرد MCMC در هوش مصنوعی
• 99. یادگیری تقویتی بیزی با MCMC
• 100. تفسیرپذیری مدل‌های MCMC