سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربردهای عملی MCMC موازی در حوزه‌های پیچیده

کتاب کاربردهای عملی MCMC موازی در حوزه‌های پیچیده

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 کاربردهای عملی MCMC موازی در حوزه‌های پیچیده

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری پارالل (Parallel MCMC)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر MCMC موازی
  • 2. مبانی MCMC
  • 3. سلسله مراتب مارکوف
  • 4. فرآیندهای گوسی
  • 5. روش های مونت کارلو
  • 6. شبیه سازی مونت کارلو
  • 7. نمونه برداری از توزیع های احتمال
  • 8. انتقال حالت در زنجیره های مارکوف
  • 9. تعادل جزئی و کامل
  • 10. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 12. نکات مهم در MCMC
  • 13. همگرایی الگوریتم های MCMC
  • 14. تشخیص همگرایی
  • 15. معیارهای همگرایی
  • 16. تکنیک های بهبود همگرایی
  • 17. نمونه برداری موازی
  • 18. مفاهیم موازی سازی
  • 19. معماری های سخت افزاری موازی
  • 20. پردازشگرهای موازی
  • 21. GPU ها
  • 22. توزیع داده و محاسبات
  • 23. مدل های موازی سازی
  • 24. ارتباطات در محاسبات موازی
  • 25. همگام سازی در محاسبات موازی
  • 26. مسائل مربوط به موازی سازی
  • 27. مقیاس پذیری الگوریتم های MCMC
  • 28. کاربرد MCMC موازی در یادگیری ماشین
  • 29. مدل های پیچیده در یادگیری ماشین
  • 30. شبکه های عصبی بیزی
  • 31. مدل های گرافیکی احتمالی
  • 32. یادگیری از داده های بزرگ
  • 33. پردازش زبان طبیعی
  • 34. بینایی ماشین
  • 35. تشخیص الگو
  • 36. سیستم های توصیه گر
  • 37. کاربرد MCMC موازی در علوم زیستی
  • 38. مدل سازی مولکولی
  • 39. مدلسازی زیست شناسی سلولی
  • 40. ژنتیک جمعیت
  • 41. داروسازی
  • 42. اقتصاد سنجی
  • 43. اقتصاد محاسباتی
  • 44. مدیریت پرتفوی
  • 45. ریسک مالی
  • 46. مدل سازی سری های زمانی مالی
  • 47. کاربرد MCMC موازی در فیزیک
  • 48. مکانیک آماری
  • 49. فیزیک ذرات
  • 50. کیهان شناسی
  • 51. فیزیک ماده چگال
  • 52. کاربرد MCMC موازی در مهندسی
  • 53. مهندسی سیستم ها
  • 54. مهندسی قابلیت اطمینان
  • 55. مهندسی کنترل
  • 56. بهینه سازی در مهندسی
  • 57. کاربرد MCMC موازی در علوم محیطی
  • 58. مدل سازی آب و هوا
  • 59. مدل سازی اکوسیستم
  • 60. مدیریت منابع طبیعی
  • 61. مدل سازی آلودگی
  • 62. پیاده سازی MCMC موازی
  • 63. کتابخانه ها و فریمورک های MCMC موازی
  • 64. PyMC3
  • 65. Stan
  • 66. JAGS
  • 67. TensorFlow Probability
  • 68. PyTorch
  • 69. راهنمای پیاده سازی
  • 70. انتخاب استراتژی موازی سازی
  • 71. مدیریت حافظه در MCMC موازی
  • 72. توزیع بار کاری
  • 73. بهینه سازی ارتباطات
  • 74. ارزیابی عملکرد MCMC موازی
  • 75. مقایسه با روش های موازی نشده
  • 76. تکنیک های بنچمارکینگ
  • 77. تحلیل حساسیت
  • 78. تکنیک های پیشرفته MCMC موازی
  • 79. MCMC موازی در مدل های سلسله مراتبی
  • 80. MCMC موازی برای مدل های پیچیده با پارامترهای زیاد
  • 81. MCMC موازی در زمان واقعی
  • 82. کاربرد MCMC موازی در استنتاج بیزی
  • 83. استنتاج پارامترها
  • 84. استنتاج مدل
  • 85. انتخاب مدل
  • 86. حاشیه سازی برای مدل های پیچیده
  • 87. کاربرد MCMC موازی در بهینه سازی بیزی
  • 88. جستجو در فضاهای پارامتری بزرگ
  • 89. بهبود کارایی بهینه سازی
  • 90. کاربرد MCMC موازی در یادگیری تقویتی
  • 91. مدل های مبتنی بر سیاست
  • 92. مدل های مبتنی بر ارزش
  • 93. یادگیری از مشاهدات
  • 94. چالش ها و راه حل ها در MCMC موازی
  • 95. مقیاس پذیری در مقیاس بزرگ
  • 96. مدیریت عدم قطعیت در موازی سازی
  • 97. خطاهای محاسباتی در موازی سازی
  • 98. عیب یابی در سیستم های موازی
  • 99. آینده MCMC موازی
  • 100. روندهای نوظهور

📚 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.