کتاب بهینه‌سازی بیزی با رویکرد MCMC: مطالعات موردی و پیاده‌سازی

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 بهینه‌سازی بیزی با رویکرد MCMC: مطالعات موردی و پیاده‌سازی

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در بهینه‌سازی (Optimization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر بهینه‌سازی بیزی
  • 2. مبانی احتمالات بیزی
  • 3. قضیه بیز
  • 4. توزیع پیشین و پسین
  • 5. تابع درستنمایی
  • 6. مفهوم تابع هدف
  • 7. چالش های بهینه‌سازی کلاسیک
  • 8. محدودیت های بهینه‌سازی قطعی
  • 9. محدودیت های بهینه‌سازی تصادفی
  • 10. نیاز به روش های قدرتمندتر
  • 11. مقدمه ای بر زنجیره های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 12. مفهوم فضاهای حالت
  • 13. فرآیندهای مارکوف
  • 14. خواص زنجیره های مارکوف
  • 15. مفهوم توزیع ایستای زنجیره مارکوف
  • 16. ارتباط MCMC با توزیع هدف
  • 17. الگوریتم های MCMC
  • 18. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 19. چگونگی عملکرد نمونه‌گیری گیبس
  • 20. مزایا و معایب نمونه‌گیری گیبس
  • 21. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 22. چگونگی عملکرد متروپلیس-هستینگز
  • 23. تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 24. قانون پذیرش (Acceptance Rule)
  • 25. مزایا و معایب متروپلیس-هستینگز
  • 26. تفاوت های گیبس و متروپلیس-هستینگز
  • 27. الگوریتم های پیشرفته تر MCMC
  • 28. نمونه‌گیری با تغییر متغیر (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 29. کیفیت و کارایی HMC
  • 30. الگوریتم های MCMC تصادفی (Stochastic Gradient MCMC)
  • 31. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 32. مدل های بیزی برای بهینه‌سازی
  • 33. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 34. یادگیری توزیع پیشین
  • 35. انتخاب تابع درستنمایی مناسب
  • 36. شناخت تابع هدف در بهینه‌سازی بیزی
  • 37. هدف بهینه‌سازی بیزی: یافتن حداکثر کننده توزیع پسین
  • 38. مدل سازی عدم قطعیت
  • 39. ارزیابی عدم قطعیت در پارامترها
  • 40. ارزیابی عدم قطعیت در خروجی مدل
  • 41. استفاده از MCMC برای نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 42. پیاده‌سازی MCMC
  • 43. انتخاب نرم افزار و کتابخانه های MCMC
  • 44. PyMC3 / PyMC
  • 45. Stan
  • 46. JAGS
  • 47. TensorFlow Probability
  • 48. PyTorch
  • 49. نحوه تعریف مدل در کتابخانه ها
  • 50. نحوه اجرای الگوریتم های MCMC
  • 51. نحوه بررسی همگرایی (Convergence)
  • 52. معیارهای همگرایی
  • 53. نمودارهای Trace Plot
  • 54. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 55. آمار گلس-روتر (Gelman-Rubin Statistic)
  • 56. نمودارهایacf
  • 57. کاهش واریانس نمونه (Variance Reduction)
  • 58. تکنیک های کاهش واریانس
  • 59. نمونه‌گیری موازی (Parallel Sampling)
  • 60. ترکیب زنجیره ها (Chain Merging)
  • 61. استفاده از داده های شبیه سازی شده (Simulated Data)
  • 62. مطالعه موردی 1: بهینه‌سازی پارامترهای یک مدل رگرسیون خطی بیزی
  • 63. تعریف مدل رگرسیون خطی بیزی
  • 64. تعیین توزیع های پیشین
  • 65. اجرای MCMC برای نمونه‌گیری
  • 66. تفسیر نتایج نمونه‌گیری
  • 67. تخمین پارامترها و عدم قطعیت
  • 68. مطالعه موردی 2: بهینه‌سازی پارامترهای یک مدل طبقه‌بندی بیزی
  • 69. تعریف مدل طبقه‌بندی (مثلاً رگرسیون لجستیک بیزی)
  • 70. انتخاب توزیع های پیشین برای پارامترها
  • 71. اجرای MCMC
  • 72. ارزیابی عملکرد مدل
  • 73. پیش‌بینی و عدم قطعیت پیش‌بینی
  • 74. مطالعه موردی 3: بهینه‌سازی پارامترهای یک مدل سری زمانی بیزی
  • 75. مدل سازی سری زمانی (مثلاً ARIMA بیزی)
  • 76. تعیین پیشین ها
  • 77. اجرای MCMC
  • 78. تحلیل سری زمانی و پیش‌بینی
  • 79. مطالعه موردی 4: بهینه‌سازی پارامترهای یک مدل شبکه بیزی
  • 80. ساختار شبکه بیزی
  • 81. تعیین احتمالات شرطی
  • 82. اجرای MCMC
  • 83. استنتاج در شبکه بیزی
  • 84. مطالعه موردی 5: بهینه‌سازی پارامترهای یک مدل یادگیری عمیق بیزی
  • 85. مفهوم شبکه عصبی بیزی
  • 86. چالش های MCMC در شبکه های عمیق
  • 87. تکنیک های MCMC برای شبکه های عمیق
  • 88. مطالعه موردی 6: بهینه‌سازی فرآیند در مهندسی
  • 89. مثال: بهینه‌سازی پارامترهای یک فرآیند شیمیایی
  • 90. مدل سازی فرآیند
  • 91. اجرای MCMC برای یافتن پارامترهای بهینه
  • 92. تحلیل حساسیت
  • 93. مطالعه موردی 7: بهینه‌سازی در علوم زیستی
  • 94. مثال: بهینه‌سازی دوز دارو
  • 95. مدل سازی پاسخ به دارو
  • 96. استفاده از MCMC برای تعیین دوز بهینه
  • 97. ارزیابی عدم قطعیت در پاسخ
  • 98. مطالعه موردی 8: بهینه‌سازی در امور مالی
  • 99. مثال: بهینه‌سازی سبد سهام
  • 100. مدل سازی بازده دارایی ها

📚 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.