سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی و پیاده‌سازی نمونه‌گیری توزیع شده MCMC

کتاب مهندسی و پیاده‌سازی نمونه‌گیری توزیع شده 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی و پیاده‌سازی نمونه‌گیری توزیع شده MCMC

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری توزیع شده (Distributed MCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری توزیع شده MCMC
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. فرآیندهای مارکوف زنجیره‌ای
  • 4. شبیه‌سازی فرآیندهای مارکوف
  • 5. الگوریتم‌های نمونه‌گیری زنجیره‌ای مارکوف (MCMC)
  • 6. مفاهیم اولیه MCMC
  • 7. انتخاب گام (Proposal Distribution)
  • 8. پذیرش-رد (Metropolis-Hastings)
  • 9. نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 10. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 11. تشخیص همگرایی MCMC
  • 12. شاخص‌های ارزیابی همگرایی
  • 13. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 14. حساسیت به توزیع اولیه
  • 15. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 16. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 17. مدل‌های بیزی و MCMC
  • 18. کاربرد MCMC در آمار بیزی
  • 19. استنتاج بیزی با MCMC
  • 20. مشکلات عملی در MCMC
  • 21. توزیع‌های پرش (Jump Distributions)
  • 22. نمونه‌گیری از مدل‌های غیرنرمال
  • 23. پیاده‌سازی MCMC در پایتون
  • 24. کتابخانه PyMC3
  • 25. کتابخانه Stan
  • 26. کتابخانه emcee
  • 27. موازی‌سازی در MCMC
  • 28. موازی‌سازی مبتنی بر داده
  • 29. موازی‌سازی مبتنی بر مدل
  • 30. نمونه‌گیری توزیع شده MCMC
  • 31. مفاهیم کلیدی نمونه‌گیری توزیع شده
  • 32. معماری‌های توزیع شده برای MCMC
  • 33. ارتباطات بین گره‌ها در MCMC توزیع شده
  • 34. مدیریت حافظه در MCMC توزیع شده
  • 35. همگام‌سازی در MCMC توزیع شده
  • 36. روش‌های همگام‌سازی ضعیف
  • 37. روش‌های همگام‌سازی قوی
  • 38. مدل‌های توزیع شده برای MCMC
  • 39. پیاده‌سازی MCMC توزیع شده با MPI
  • 40. پیاده‌سازی MCMC توزیع شده با Ray
  • 41. کاربرد MCMC توزیع شده در یادگیری ماشین
  • 42. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی
  • 43. استنتاج در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 44. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 45. کاربرد MCMC توزیع شده در پردازش زبان طبیعی
  • 46. مدل‌های زبانی بیزی
  • 47. استنتاج در مدل‌های زبانی
  • 48. کاربرد MCMC توزیع شده در بینایی ماشین
  • 49. مدل‌های بیزی برای تصویر
  • 50. استنتاج در مدل‌های تصویری
  • 51. کاربرد MCMC توزیع شده در علوم زیستی
  • 52. مدل‌های ژنتیکی بیزی
  • 53. استنتاج در مدل‌های ژنتیکی
  • 54. کاربرد MCMC توزیع شده در علوم مالی
  • 55. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 56. استنتاج در مدل‌های سری زمانی
  • 57. کاربرد MCMC توزیع شده در فیزیک
  • 58. مدل‌های توزیع شده در فیزیک آماری
  • 59. استنتاج در سیستم‌های فیزیکی پیچیده
  • 60. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC توزیع شده
  • 61. مقیاس‌پذیری MCMC توزیع شده
  • 62. کاهش سربار ارتباطی
  • 63. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در MCMC توزیع شده
  • 64. بهبود کارایی MCMC توزیع شده
  • 65. تکنیک‌های پیشرفته در MCMC توزیع شده
  • 66. نمونه‌گیری زنجیره‌ای ترکیبی
  • 67. نمونه‌گیری با استفاده از سایه‌کُپی (Shadow Copy)
  • 68. نمونه‌گیری با استفاده از زنجیره‌های موازی
  • 69. نمونه‌گیری با زمان‌بندی متغیر
  • 70. روش‌های بهینه‌سازی توزیع گام
  • 71. روش‌های بهینه‌سازی توزیع پیشین
  • 72. ملاحظات عملی در MCMC توزیع شده
  • 73. انتخاب سخت‌افزار مناسب
  • 74. شبکه‌بندی و ارتباطات
  • 75. اشکال‌زدایی در محیط‌های توزیع شده
  • 76. بررسی عملکرد و پروفایل‌گیری
  • 77. مدل‌سازی داده‌های حجیم با MCMC توزیع شده
  • 78. استنتاج مقاوم در برابر نویز
  • 79. مدل‌های سلسله مراتبی در MCMC توزیع شده
  • 80. کاربرد MCMC توزیع شده در مدل‌های غیر پارامتری
  • 81. مقایسه MCMC توزیع شده با روش‌های دیگر
  • 82. روش‌های جایگزین برای استنتاج بیزی
  • 83. مزایا و معایب MCMC توزیع شده
  • 84. آینده پژوهش در MCMC توزیع شده
  • 85. روش‌های جدید نمونه‌گیری توزیع شده
  • 86. کاربرد MCMC توزیع شده در هوش مصنوعی
  • 87. استنتاج بیزی در یادگیری ماشین توزیع شده
  • 88. یادگیری تقویتی بیزی توزیع شده
  • 89. شبکه‌های عصبی بیزی توزیع شده
  • 90. تکنیک‌های پیشرفته برای همگرایی سریعتر
  • 91. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC در مقیاس بزرگ
  • 92. ارزیابی عدم قطعیت در مدل‌های توزیع شده
  • 93. پیاده‌سازی MCMC توزیع شده برای مسائل واقعی
  • 94. مقیاس‌پذیری و کارایی الگوریتم‌های MCMC توزیع شده
  • 95. تکنیک‌های نوآورانه در نمونه‌گیری توزیع شده
  • 96. خلاصه و جمع‌بندی MCMC توزیع شده

📚 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.