سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

کتاب بهینه‌سازی اجرای MCMC در 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه MCMC
  • 2. توزیع‌های احتمال و اهمیت آن‌ها در مدل‌سازی
  • 3. مبانی روش‌های مونت کارلو
  • 4. مفهوم زنجیره‌های مارکوف
  • 5. انواع زنجیره‌های مارکوف
  • 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 7. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 8. محدودیت‌های الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 9. مقدمه‌ای بر الگوریتم Gibbs Sampling
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم Gibbs Sampling
  • 11. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 12. مقدمه‌ای بر Stan و زبان برنامه‌نویسی آن
  • 13. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 14. ساختار مدل در Stan
  • 15. نوشتن اولین مدل در Stan
  • 16. کامپایل و اجرای مدل‌های Stan
  • 17. تفسیر خروجی‌های Stan
  • 18. بررسی همگرایی در MCMC
  • 19. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 20. روش‌های تشخیص واگرایی
  • 21. شناخت و رفع مشکلات همگرایی
  • 22. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی اجرای MCMC
  • 23. عوامل مؤثر بر سرعت اجرای MCMC
  • 24. تکنیک‌های نمونه‌برداری سریع‌تر
  • 25. بهینه‌سازی ساختار مدل در Stan
  • 26. استفاده از پیش‌فرض‌ها (Priors) مناسب
  • 27. تأثیر انتخاب پیش‌فرض‌ها بر همگرایی
  • 28. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم MCMC
  • 29. تنظیمات پیش‌فرض Stan
  • 30. تنظیمات پیشرفته‌تر در Stan
  • 31. بهینه‌سازی حافظه در Stan
  • 32. مدیریت داده‌های بزرگ در Stan
  • 33. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
  • 34. ملاحظات امنیتی در استفاده از Stan
  • 35. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 36. مدل‌سازی رگرسیون با MCMC
  • 37. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MCMC
  • 38. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 39. مدل‌سازی مدل‌های آماری بیزی
  • 40. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 41. مدل‌سازی مدل‌های انتخاب گسسته با MCMC
  • 42. مدل‌سازی مدل‌های پانل با MCMC
  • 43. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 44. مدل‌سازی مدل‌های بقا با MCMC
  • 45. مدل‌سازی ژنتیک جمعیت با MCMC
  • 46. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 47. مدل‌سازی تحلیل عاملی با MCMC
  • 48. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 49. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 50. مدل‌سازی پراکندگی آلاینده‌ها با MCMC
  • 51. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی با MCMC
  • 52. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 53. مدل‌سازی ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی با MCMC
  • 54. مدل‌سازی مدل‌های گرافیکی با MCMC
  • 55. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی با MCMC
  • 56. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با MCMC
  • 57. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 58. نمونه‌برداری با گرادیان میانگین (NUTS)
  • 59. پیاده‌سازی NUTS در Stan
  • 60. مقایسه NUTS با الگوریتم‌های دیگر
  • 61. روش‌های پیشرفته برای ارزیابی همگرایی
  • 62. تشخیص و رفع مشکلات پیچیده همگرایی
  • 63. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده در Stan
  • 64. استفاده از ابزارهای کمکی Stan
  • 65. تجزیه و تحلیل حساسیت مدل
  • 66. بررسی اعتبار مدل با داده‌های جدید
  • 67. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های نامعلوم
  • 68. مدیریت داده‌های پرت و ناقص
  • 69. تکنیک‌های پیشرفته آماده‌سازی داده‌ها
  • 70. استفاده از Stan در پروژه‌های واقعی
  • 71. مطالعات موردی از کاربرد MCMC در Stan
  • 72. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های عملی
  • 73. نکات و ترفندهای پیشرفته برای Stan
  • 74. اشتباهات رایج در اجرای MCMC و راه‌های اجتناب از آن‌ها
  • 75. برنامه‌ریزی برای اجرای MCMC در مقیاس بزرگ
  • 76. استفاده از Stan در محاسبات موازی
  • 77. بهینه‌سازی کد Stan برای حداکثر کارایی
  • 78. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی بیزی
  • 79. استنتاج بیزی در مدل‌های غیرپارامتری
  • 80. روش‌های بیزی برای مدل‌های غیرخطی
  • 81. روش‌های بیزی برای مدل‌های مکانی-زمانی
  • 82. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده با MCMC
  • 83. مدل‌سازی داده‌های رتبه‌بندی شده با MCMC
  • 84. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با MCMC
  • 85. مدل‌سازی داده‌های تداومی با MCMC
  • 86. آینده پژوهش در MCMC و Stan

📚 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.