سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های مقیاس‌پذیر MCMC برای پردازش داده‌های بزرگ

کتاب روش‌های مقیاس‌پذیر MCMC برای پردازش داده‌های بزرگ

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 روش‌های مقیاس‌پذیر MCMC برای پردازش داده‌های بزرگ

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

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) با MCMC

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر MCMC
  • 2. مفاهیم پایه MCMC
  • 3. نمونه‌برداری مارکوف چین
  • 4. زنجیره‌های مارکوف
  • 5. حالت‌های پایدار
  • 6. تعادل جزئی
  • 7. معادله تعادل جزئی
  • 8. قضیه ارگودیک
  • 9. روش‌های کلاسیک MCMC
  • 10. Metropolis-Hastings
  • 11. نمونه‌برداری گیبس
  • 12. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 13. آنلیتیcal Approximations
  • 14. Variational Inference
  • 15. Mean-Field Approximations
  • 16. Expectation Propagation
  • 17. Approximate Bayesian Computation (ABC)
  • 18. Scaling MCMC for Big Data
  • 19. چالش‌های داده‌های بزرگ در MCMC
  • 20. حجم داده‌ها
  • 21. ابعاد بالا
  • 22. پیچیدگی مدل
  • 23. نیاز به محاسبات موازی
  • 24. نیاز به حافظه توزیع شده
  • 25. روش‌های مقیاس‌پذیر MCMC
  • 26. نمونه‌برداری دسته‌ای (Mini-batch MCMC)
  • 27. نمونه‌برداری ناهمزمان (Asynchronous MCMC)
  • 28. نمونه‌برداری موازی (Parallel MCMC)
  • 29. تقسیم داده‌ها
  • 30. تقسیم مدل
  • 31. توزیع محاسبات
  • 32. مدیریت حافظه توزیع شده
  • 33. کاهش ارتباطات
  • 34. بهینه‌سازی ارتباطات
  • 35. روش‌های ادغام (Ensemble Methods)
  • 36. Parallel Tempering
  • 37. Simulated Annealing
  • 38. Replica Exchange MCMC
  • 39. مقیاس‌پذیری در الگوریتم‌های Metropolis-Hastings
  • 40. نمونه‌برداری دسته‌ای Metropolis-Hastings
  • 41. Metropolis-Hastings ناهمزمان
  • 42. Metropolis-Hastings موازی
  • 43. مقیاس‌پذیری در الگوریتم‌های نمونه‌برداری گیبس
  • 44. نمونه‌برداری دسته‌ای گیبس
  • 45. نمونه‌برداری گیبس ناهمزمان
  • 46. نمونه‌برداری گیبس موازی
  • 47. روش‌های اصلاحی برای مقیاس‌پذیری
  • 48. کاهش واریانس (Variance Reduction)
  • 49. Importance Sampling
  • 50. Control Variates
  • 51. Stratified Sampling
  • 52. Antithetic Variates
  • 53. تخمین‌گرهای بدون بایاس (Unbiased Estimators)
  • 54. Pathwise Differentiation
  • 55. Score Function Estimators
  • 56. Random Walk Metropolis-Hastings با حافظه
  • 57. Gibbs Sampling با حافظه
  • 58. مدل‌های احتمالی مقیاس‌پذیر
  • 59. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 60. مدل‌های مبتنی بر شبکه (Graphical Models)
  • 61. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 62. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning Models)
  • 63. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 64. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 65. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 66. مدل‌های مکانی (Spatial Models)
  • 67. کاربردها در داده‌های بزرگ
  • 68. یادگیری ماشین بیزی
  • 69. تشخیص ناهنجاری
  • 70. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. پردازش زبان طبیعی
  • 72. بینایی ماشین
  • 73. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 74. اقتصادسنجی
  • 75. زیست‌شناسی محاسباتی
  • 76. علوم محیطی
  • 77. مطالعات بالینی
  • 78. پیاده‌سازی و ابزارها
  • 79. کتابخانه‌های نرم‌افزاری MCMC
  • 80. Stan
  • 81. PyMC3
  • 82. TensorFlow Probability
  • 83. Pyro
  • 84. JAGS
  • 85. BUGS
  • 86. پلتفرم‌های محاسبات توزیع شده
  • 87. Apache Spark
  • 88. Dask
  • 89. Kubernetes
  • 90. استراتژی‌های پیاده‌سازی
  • 91. انتخاب الگوریتم مناسب
  • 92. انتخاب زیرساخت مناسب
  • 93. تنظیم پارامترها
  • 94. نظارت بر همگرایی
  • 95. ارزیابی نتایج
  • 96. مطالعات موردی
  • 97. پردازش مجموعه داده‌های بزرگ برای یادگیری ماشین بیزی
  • 98. تحلیل مدل‌های آماری پیچیده در مقیاس بزرگ
  • 99. کاربرد MCMC مقیاس‌پذیر در تحقیقات علمی
  • 100. مطالعات موردی از صنایع مختلف

📚 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.