سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت همگرایی در اجرای Stan

کتاب مدیریت همگرایی در اجرای Stan

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 مدیریت همگرایی در اجرای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر همگرایی در Stan
  • 2. اهمیت همگرایی در مدل سازی بیزی
  • 3. تعریف همگرایی و عدم همگرایی
  • 4. انواع مشکلات همگرایی در Stan
  • 5. علائم رایج عدم همگرایی
  • 6. چرا Stan ممکن است دچار عدم همگرایی شود
  • 7. مقدمه ای بر الگوریتم های MCMC
  • 8. نقش MCMC در Stan
  • 9. نحوه عملکرد نمونه برداری زنجیره مارکوف
  • 10. نمونه برداری Gibbs
  • 11. نمونه برداری Metropolis-Hastings
  • 12. نمونه برداری Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 13. مزایای HMC نسبت به روش های دیگر
  • 14. چالش های HMC
  • 15. معرفی نمونه بردار NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 16. نحوه عملکرد NUTS
  • 17. مزایای NUTS
  • 18. نحوه انتخاب نمونه بردار مناسب در Stan
  • 19. تنظیم پارامترهای نمونه بردار
  • 20. تنظیم تعداد مراحل MCMC
  • 21. تنظیم تعداد بچ (batch)
  • 22. تنظیم زمان توقف
  • 23. تنظیم تعداد تکرارها
  • 24. تشخیص همگرایی بصری
  • 25. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 26. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 27. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 28. نمودارهای مقایسه زنجیره ها
  • 29. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 30. تشخیص همگرایی با معیارهای کمی
  • 31. معیار R-hat (Gelman-Rubin Statistic)
  • 32. تفسیر مقادیر R-hat
  • 33. معیار Effective Sample Size (ESS)
  • 34. تفسیر مقادیر ESS
  • 35. معیار Autocorrelation Time (ACT)
  • 36. تفسیر مقادیر ACT
  • 37. روش های پیشرفته تشخیص همگرایی
  • 38. نمودارهای L-plot
  • 39. نمودارهای Funnel Plots
  • 40. استفاده از بسته های R برای تشخیص همگرایی
  • 41. استفاده از بسته `bayesplot`
  • 42. استفاده از بسته `coda`
  • 43. استفاده از بسته `rstan` برای تشخیص همگرایی
  • 44. استفاده از بسته های Python برای تشخیص همگرایی
  • 45. استفاده از بسته `arviz`
  • 46. استفاده از بسته `pymc3`
  • 47. استفاده از بسته `cmdstanpy`
  • 48. شناسایی دلایل رایج عدم همگرایی در مدل های Stan
  • 49. مدل های پیچیده و پارامترهای زیاد
  • 50. مدل های با ساختار شبکه ای (Hierarchical Models)
  • 51. مدل های با وابستگی های پیچیده
  • 52. مدل های با توزیع های نامناسب
  • 53. مدل های با پارامترهای متغیر در مقیاس های مختلف
  • 54. مدل های با جداشدگی (Separable Models)
  • 55. مدل های با نقاط با احتمال بالا (High Probability Regions)
  • 56. مدل های با نقاط با احتمال پایین (Low Probability Regions)
  • 57. مدل های با توزیع های دم کلفت (Heavy-tailed Distributions)
  • 58. مدل های با توزیع های چندوجهی (Multimodal Distributions)
  • 59. مدل های با پارامترهای محدود (Constrained Parameters)
  • 60. مدل های با توزیع های آپریوری (Prior Distributions) نامناسب
  • 61. تأثیر توزیع های آپریوری بر همگرایی
  • 62. انتخاب توزیع های آپریوری مناسب
  • 63. توزیع های آپریوری غیرمطلع (Uninformative Priors)
  • 64. توزیع های آپریوری مطلع (Informative Priors)
  • 65. توزیع های آپریوری ضعیف مطلع (Weakly Informative Priors)
  • 66. توزیع های آپریوری متمرکز (Conjugate Priors)
  • 67. تأثیر آپریوری بر روی مناطق با احتمال بالا
  • 68. تأثیر آپریوری بر روی مناطق با احتمال پایین
  • 69. تأثیر آپریوری بر روی جداشدگی
  • 70. راهکارهای عملی برای بهبود همگرایی
  • 71. ساده سازی مدل
  • 72. تقسیم مدل به زیرمدل ها
  • 73. استفاده از پارامترهای کمکی (Auxiliary Parameters)
  • 74. استفاده از توزیع های آپریوری بهتر
  • 75. تنظیم پارامترهای نمونه بردار
  • 76. افزایش تعداد مراحل MCMC
  • 77. افزایش تعداد بچ
  • 78. کاهش گام زمانی (Step Size) در HMC/NUTS
  • 79. افزایش تعداد تکرارها (Leapfrog Steps) در HMC/NUTS
  • 80. تنظیم پارامتر `adapt_delta`
  • 81. تنظیم پارامتر `max_treedepth`
  • 82. استفاده از روش های تبدیل متغیر (Transformations)
  • 83. تبدیل متغیرهای محدود
  • 84. تبدیل متغیرهای با مقیاس های مختلف
  • 85. تبدیل متغیرهای با وابستگی های پیچیده
  • 86. استفاده از پارامترهای استاندارد شده (Standardized Parameters)
  • 87. استفاده از توابع کمکی (Helper Functions)
  • 88. بازنویسی کد Stan
  • 89. بررسی و رفع خطاها در کد Stan
  • 90. استفاده از کامپایلر C++
  • 91. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ
  • 92. نکات تکمیلی برای مدیریت همگرایی
  • 93. اهمیت تنظیمات اولیه (Warm-up)
  • 94. تنظیم طول دوره Warm-up
  • 95. بررسی همگرایی در دوره Warm-up
  • 96. استفاده از چندین زنجیره مستقل
  • 97. مقایسه نتایج زنجیره های مختلف
  • 98. تفسیر نتایج عدم همگرایی
  • 99. چه زمانی باید نگران عدم همگرایی بود
  • 100. چه زمانی عدم همگرایی قابل قبول است

📚 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.