, ,

کتاب پیاده‌سازی Distributed MCMC با استفاده از چارچوب‌های محاسبات موازی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 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

📚 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 پیاده‌سازی Distributed MCMC با استفاده از چارچوب‌های محاسبات موازی”

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

پیمایش به بالا