سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب معماری استنتاج بیزی: اجزا و روابط

کتاب معماری استنتاج بیزی: اجزا و روابط

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 معماری استنتاج بیزی: اجزا و روابط

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

موضوع میانی: مبانی احتمال بیزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر معماری استنتاج بیزی
  • 2. تعریف استنتاج بیزی
  • 3. اهمیت استنتاج بیزی
  • 4. کاربردهای استنتاج بیزی
  • 5. مفاهیم پایه ای استنتاج بیزی
  • 6. احتمال و تئوری احتمالات
  • 7. متغیرهای تصادفی
  • 8. توزیع های احتمالی
  • 9. قضیه بیز
  • 10. مؤلفه های اصلی معماری استنتاج بیزی
  • 11. مدل احتمالاتی
  • 12. توزیع پیشین
  • 13. توزیع درستنمایی
  • 14. توزیع پسین
  • 15. فرآیندهای استنتاج
  • 16. روش های استنتاج
  • 17. روش های تحلیلی
  • 18. روش های تقریبی
  • 19. روش های نمونه برداری
  • 20. ساختار مدل های بیزی
  • 21. مدل های گرافیکی احتمالی
  • 22. شبکه های بیزی
  • 23. فیلدهای تصادفی مارکوف
  • 24. مدل های سلسله مراتبی بیزی
  • 25. اجزای مدل های بیزی
  • 26. پارامترهای مدل
  • 27. متغیرهای پنهان
  • 28. داده ها
  • 29. توابع هزینه و مطلوبیت
  • 30. روابط بین اجزا
  • 31. رابطه بین توزیع پیشین و دانش قبلی
  • 32. رابطه بین توزیع درستنمایی و داده ها
  • 33. رابطه بین توزیع پسین و استنتاج
  • 34. رابطه بین روش های استنتاج و پیچیدگی مدل
  • 35. رابطه بین مدل های گرافیکی و ساختار وابستگی
  • 36. رابطه بین مدل های سلسله مراتبی و تعمیم پذیری
  • 37. ارزیابی و اعتبار سنجی مدل های بیزی
  • 38. معیارهای ارزیابی مدل
  • 39. معیار اطلاعاتی آکائیکه (AIC)
  • 40. معیار اطلاعاتی بیزی (BIC)
  • 41. اعتبار سنجی متقابل (Cross-validation)
  • 42. اعتبار سنجی پیش بین (Predictive validation)
  • 43. روش های اعتبار سنجی
  • 44. تکنیک های نمونه برداری برای استنتاج بیزی
  • 45. نمونه گیری مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 46. الگوریتم گیبس (Gibbs sampling)
  • 47. Metropolis-Hastings
  • 48. نمونه گیری ذرات (Particle filtering)
  • 49. نکات پیشرفته در معماری استنتاج بیزی
  • 50. استنتاج بیزی غیر پارامتری
  • 51. استنتاج بیزی برای داده های بزرگ
  • 52. استنتاج بیزی در زمان واقعی
  • 53. مدل های بیزی پویا
  • 54. استنتاج بیزی در یادگیری ماشین
  • 55. کاربردها در پردازش زبان طبیعی
  • 56. کاربردها در بینایی ماشین
  • 57. کاربردها در پردازش سیگنال
  • 58. کاربردها در اقتصاد و مالی
  • 59. کاربردها در علوم پزشکی
  • 60. کاربردها در مهندسی
  • 61. کاربردها در علوم اجتماعی
  • 62. چالش ها و محدودیت های استنتاج بیزی
  • 63. انتخاب توزیع پیشین
  • 64. پیچیدگی محاسباتی
  • 65. تفسیر نتایج
  • 66. حساسیت به داده ها
  • 67. مقایسه با روش های فراوانی
  • 68. آینده معماری استنتاج بیزی
  • 69. اتوماسیون در مدل سازی بیزی
  • 70. یادگیری ماشین قابل تفسیر مبتنی بر بیز
  • 71. استنتاج بیزی برای هوش مصنوعی عمومی
  • 72. توسعه الگوریتم های استنتاج کارآمدتر
  • 73. ادغام با سایر رویکردهای محاسباتی
  • 74. مرور کلی بر مفاهیم اساسی
  • 75. اهمیت قضیه بیز
  • 76. تفسیر احتمالات
  • 77. انواع توزیع های احتمالی رایج
  • 78. معرفی مدل های گرافیکی
  • 79. مبانی شبکه های بیزی
  • 80. مبانی فیلدهای تصادفی مارکوف
  • 81. مبانی مدل های سلسله مراتبی
  • 82. انتخاب و تعریف توزیع پیشین
  • 83. اهمیت انتخاب توزیع پیشین
  • 84. روش های انتخاب توزیع پیشین
  • 85. توزیع های پیشین غیر معلوماتی (Non-informative priors)
  • 86. توزیع های پیشین معلوماتی (Informative priors)
  • 87. توزیع های پیشین بیزی (Bayes-optimal priors)
  • 88. تعریف و ساخت توزیع درستنمایی
  • 89. اهمیت توزیع درستنمایی
  • 90. انتخاب توزیع درستنمایی مناسب
  • 91. توزیع های درستنمایی رایج
  • 92. ساخت توزیع درستنمایی برای داده های مختلف
  • 93. محاسبه توزیع پسین
  • 94. روش های تحلیلی برای محاسبه توزیع پسین
  • 95. روش های تقریبی برای محاسبه توزیع پسین
  • 96. انتگرال گیری عددی
  • 97. تقریب های variational
  • 98. روش های نمونه برداری برای تخمین توزیع پسین
  • 99. مقدمه ای بر MCMC
  • 100. الگوریتم گیبس در عمل

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.