کتاب ابزارهای مدرن MCMC: ترکیب TensorFlow و رویکردهای بیزی
, ,

کتاب ابزارهای مدرن MCMC: ترکیب TensorFlow و رویکردهای بیزی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027158 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ابزارهای مدرن MCMC: ترکیب TensorFlow و رویکردهای بیزی

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

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی با TensorFlow

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر ابزارهای مدرن MCMC
  • 2. مبانی MCMC
  • 3. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 4. چالش‌های نمونه‌گیری سنتی
  • 5. نیاز به ابزارهای مدرن
  • 6. معرفی TensorFlow برای محاسبات علمی
  • 7. توابع و عملیات TensorFlow
  • 8. تانسورها و محاسبات گراف
  • 9. یادگیری ماشین با TensorFlow
  • 10. مبانی استنتاج بیزی
  • 11. قضیه بیز
  • 12. توزیع پیشین و پسین
  • 13. مدل‌های بیزی
  • 14. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با TensorFlow
  • 15. تابع درست‌نمایی در TensorFlow
  • 16. توزیع پیشین در TensorFlow
  • 17. تابع پسین در TensorFlow
  • 18. تعریف مدل‌های بیزی پیچیده
  • 19. معرفی روش‌های مدرن MCMC
  • 20. نمونه‌گیری مارکوف چین (MCMC)
  • 21. مفهوم فضای حالت
  • 22. گذار بین حالات
  • 23. همگرایی زنجیره
  • 24. روش‌های MCMC کلاسیک
  • 25. Metropolis-Hastings
  • 26. Gibbs Sampling
  • 27. محدودیت‌های روش‌های کلاسیک
  • 28. پیاده‌سازی MCMC کلاسیک با TensorFlow
  • 29. ساخت توابع هدف (Objective Functions)
  • 30. تولید نمونه از توزیع پیشین
  • 31. محاسبه احتمال درست‌نمایی
  • 32. محاسبه احتمال پسین
  • 33. الگوریتم Metropolis-Hastings در TensorFlow
  • 34. پیاده‌سازی پیشنهاد دهنده (Proposal Distribution)
  • 35. محاسبه نسبت پذیرش
  • 36. به‌روزرسانی نمونه
  • 37. الگوریتم Gibbs Sampling در TensorFlow
  • 38. پیاده‌سازی توزیع‌های شرطی
  • 39. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 40. به‌روزرسانی متغیرها
  • 41. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC در TensorFlow
  • 42. کارایی محاسباتی
  • 43. حافظه و مقیاس‌پذیری
  • 44. اشکال‌زدایی (Debugging)
  • 45. معرفی ابزارهای مدرن MCMC در TensorFlow
  • 46. TensorFlow Probability (TFP)
  • 47. ساختار TFP
  • 48. توزیع‌ها در TFP
  • 49. مدل‌سازی آماری با TFP
  • 50. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با TFP
  • 51. تعریف توزیع‌های پیشین و پسین
  • 52. تولید نمونه از توزیع‌ها
  • 53. استفاده از ابزارهای TFP برای MCMC
  • 54. Kernel MCMC در TFP
  • 55. انواع Kernels MCMC
  • 56. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 57. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 58. پیاده‌سازی HMC با TFP
  • 59. محاسبه گرادیان تابع هدف
  • 60. استفاده از NUTS برای نمونه‌گیری کارآمد
  • 61. مزایای HMC و NUTS
  • 62. مقایسه HMC/NUTS با Metropolis-Hastings/Gibbs
  • 63. نمونه‌گیری از مدل‌های پیچیده با TFP
  • 64. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 65. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 66. شبکه‌های عصبی بیزی (BNNs)
  • 67. پیاده‌سازی BNNs با TFP
  • 68. تعریف توزیع پیشین برای وزن‌های شبکه
  • 69. استفاده از MCMC برای استنتاج در BNNs
  • 70. مزایای BNNs
  • 71. کاربردهای عملی ابزارهای مدرن MCMC
  • 72. پیش‌بینی در مدل‌های بیزی
  • 73. تخمین عدم قطعیت
  • 74. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 75. پردازش زبان طبیعی بیزی
  • 76. بینایی ماشین بیزی
  • 77. تشخیص ناهنجاری بیزی
  • 78. یادگیری تقویتی بیزی
  • 79. بهینه‌سازی بیزی
  • 80. ارزیابی و تشخیص همگرایی MCMC
  • 81. شاخص‌های همگرایی
  • 82. Trace Plots
  • 83. Autocorrelation Plots
  • 84. Gelman-Rubin Statistic
  • 85. Effective Sample Size (ESS)
  • 86. بهبود کارایی MCMC
  • 87. پیش‌بینی‌کننده‌های پیشرفته (Amortized Inference)
  • 88. نمونه‌گیری از طریق تقویت (Reinforcement Learning for Sampling)
  • 89. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی
  • 90. موازی‌سازی (Parallelization)
  • 91. موضوعات پیشرفته در MCMC مدرن
  • 92. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 93. نمونه‌گیری بر اساس جریان (Flow-based Sampling)
  • 94. روش‌های MCMC بدون نیاز به گرادیان
  • 95. ترکیب MCMC با یادگیری عمیق
  • 96. یادگیری عمیق برای مدل‌سازی پیشین
  • 97. یادگیری عمیق برای مدل‌سازی درست‌نمایی
  • 98. یادگیری عمیق برای بهبود پیشنهاد دهنده‌ها
  • 99. مقایسه MCMC با روش‌های دیگر استنتاج بیزی
  • 100. تخمین‌گرهای درست‌نمایی بیشینه (MLE)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ابزارهای مدرن MCMC: ترکیب TensorFlow و رویکردهای بیزی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا