سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده یادگیری و آموزش با MCMC

کتاب مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده یادگیری و آموزش با MCMC

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 مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده یادگیری و آموزش با MCMC

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

موضوع میانی: علوم اجتماعی (Social Sciences)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر مدل سازی آماری
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 3. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 4. مقدمه ای بر پدیده های پیچیده
  • 5. مقدمه ای بر زنجیره های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 6. نظریه احتمالات و آمار
  • 7. احتمالات شرطی و بیز
  • 8. قضایای بیز
  • 9. توزیع های احتمالی (گسسته و پیوسته)
  • 10. توزیع های پیشین و پسین
  • 11. استنباط بیزی
  • 12. روش های نمونه گیری
  • 13. روش های مونت کارلو
  • 14. شبیه سازی مونت کارلو
  • 15. روش های زنجیره مارکوف
  • 16. زنجیره های مارکوف
  • 17. پایداری زنجیره مارکوف
  • 18. قضیه حد مرکزی
  • 19. روش های کاهش واریانس
  • 20. روش های نمونه گیری از توزیع های پیچیده
  • 21. روش های متغیر کمکی
  • 22. روش های مشتق شده از گرادیان
  • 23. روش های مبتنی بر همبستگی
  • 24. روش های مبتنی بر پارامسه
  • 25. روش های مبتنی بر عدم پارامسه
  • 26. روش های ترکیبی
  • 27. کاربرد MCMC در مدل سازی
  • 28. مدل سازی آماری پدیده های پیچیده
  • 29. مدل سازی یادگیری ماشین
  • 30. مدل سازی یادگیری عمیق
  • 31. مدل سازی فرایندهای تصادفی
  • 32. مدل سازی سری های زمانی
  • 33. مدل سازی داده های گسسته
  • 34. مدل سازی داده های پیوسته
  • 35. مدل سازی داده های ساختاریافته
  • 36. مدل سازی داده های بدون ساختار
  • 37. مدل سازی شبکه های عصبی
  • 38. مدل سازی مدل های گرافیکی
  • 39. مدل سازی مدل های پنهان مارکوف
  • 40. مدل سازی مدل های موضوعی
  • 41. مدل سازی مدل های انتشار
  • 42. مدل سازی مدل های بازگشتی
  • 43. مدل سازی مدل های کانولوشنال
  • 44. مدل سازی مدل های ترانسفورمر
  • 45. مدل سازی پدیده های یادگیری
  • 46. یادگیری تقویتی
  • 47. یادگیری نظارت شده
  • 48. یادگیری بدون نظارت
  • 49. یادگیری نیمه نظارت شده
  • 50. یادگیری انتقالی
  • 51. یادگیری فعال
  • 52. یادگیری توضیحی
  • 53. یادگیری قابل تفسیر
  • 54. یادگیری قابل اعتماد
  • 55. یادگیری عادلانه
  • 56. یادگیری قوی
  • 57. یادگیری مداوم
  • 58. یادگیری توزیع شده
  • 59. یادگیری فدرال
  • 60. مدل سازی پدیده های آموزش
  • 61. آموزش ماشینی
  • 62. آموزش عمیق
  • 63. آموزش تقویتی
  • 64. آموزش نظارت شده
  • 65. آموزش بدون نظارت
  • 66. آموزش نیمه نظارت شده
  • 67. آموزش انتقالی
  • 68. آموزش فعال
  • 69. آموزش توضیحی
  • 70. آموزش قابل تفسیر
  • 71. آموزش قابل اعتماد
  • 72. آموزش عادلانه
  • 73. آموزش قوی
  • 74. آموزش مداوم
  • 75. آموزش توزیع شده
  • 76. آموزش فدرال
  • 77. مدل سازی پدیده های پیچیده یادگیری و آموزش با MCMC
  • 78. کاربردهای MCMC در یادگیری و آموزش
  • 79. مثال های عملی MCMC در یادگیری و آموزش
  • 80. مطالعات موردی MCMC در یادگیری و آموزش
  • 81. پیاده سازی MCMC با Python
  • 82. پیاده سازی MCMC با R
  • 83. پیاده سازی MCMC با TensorFlow
  • 84. پیاده سازی MCMC با PyTorch
  • 85. ارزیابی مدل های MCMC
  • 86. اعتبارسنجی مدل های MCMC
  • 87. تفسیر نتایج MCMC
  • 88. محدودیت های MCMC
  • 89. چالش های MCMC
  • 90. آینده MCMC در یادگیری و آموزش
  • 91. موضوعات پیشرفته در MCMC
  • 92. موضوعات پیشرفته در مدل سازی پدیده های پیچیده
  • 93. موضوعات پیشرفته در یادگیری و آموزش
  • 94. کتابخانه های MCMC
  • 95. ابزارهای MCMC
  • 96. منابع MCMC
  • 97. مقالات MCMC
  • 98. کارگاه های MCMC
  • 99. کنفرانس های MCMC
  • 100. پروژه های MCMC

📚 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.