سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تجسم و تحلیل نتایج MCMC با TensorFlow Probability

کتاب تجسم و تحلیل نتایج MCMC با TensorFlow Probability

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 تجسم و تحلیل نتایج MCMC با TensorFlow Probability

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

موضوع میانی: TensorFlow Probability

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مفاهیم پایه MCMC
  • 2. مبانی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. نمونه‌برداری از توزیع‌های احتمالی
  • 4. توزیع‌های شرطی و حاشیه‌ای
  • 5. مدل‌های احتمالاتی گرافیکی
  • 6. مفاهیم پایه TensorFlow Probability
  • 7. توابع توزیع در TFP
  • 8. نمونه‌برداری از توزیع‌های TFP
  • 9. ساخت مدل‌های احتمالاتی در TFP
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC در TFP
  • 11. روش Metropolis-Hastings
  • 12. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 13. روش Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 14. پیاده‌سازی HMC در TFP
  • 15. روش No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 16. پیاده‌سازی NUTS در TFP
  • 17. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 18. معیارهای همگرایی (R-hat)
  • 19. تجسم همگرایی زنجیره‌ها
  • 20. تجسم توزیع‌های پسین
  • 21. نمودارهای Trace Plot
  • 22. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 23. هیستوگرام توزیع‌های نمونه‌برداری شده
  • 24. تحلیل حساسیت مدل
  • 25. مدل‌سازی رگرسیون خطی با MCMC
  • 26. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با MCMC
  • 27. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MCMC
  • 28. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی با MCMC
  • 29. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 30. استفاده از MCMC در بهینه‌سازی
  • 31. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 32. کاربرد MCMC در آمار
  • 33. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 34. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 35. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 36. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی
  • 37. کاربرد MCMC در فیزیک
  • 38. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 39. مدل‌سازی آماری پیشرفته با MCMC
  • 40. توزیع‌های چندمتغیره
  • 41. مدل‌سازی ساختاری با MCMC
  • 42. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 43. طراحی آزمایش با MCMC
  • 44. مقایسه مدل‌ها با MCMC
  • 45. اعتبارسنجی مدل با MCMC
  • 46. روش‌های کاهش ابعاد در MCMC
  • 47. مدل‌سازی داده‌های گسسته با MCMC
  • 48. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با MCMC
  • 49. مدل‌سازی داده‌های ترکیبی با MCMC
  • 50. مدل‌سازی داده‌های پرت با MCMC
  • 51. روش‌های پیشرفته نمونه‌برداری
  • 52. نمونه‌برداری از مدل‌های پیچیده
  • 53. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با MCMC
  • 54. تخمین نااطمینانی با MCMC
  • 55. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای بیزی
  • 56. ساخت داشبوردهای تعاملی نتایج MCMC
  • 57. تجسم نتایج MCMC با ابزارهای گرافیکی
  • 58. استفاده از کتابخانه‌های رسم نمودار فارسی
  • 59. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC سفارشی
  • 60. بهینه‌سازی کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 61. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MCMC
  • 62. انتخاب بهترین الگوریتم MCMC
  • 63. مدیریت حافظه در پردازش نتایج MCMC
  • 64. پردازش موازی نتایج MCMC
  • 65. ارزیابی صحت نتایج MCMC
  • 66. استانداردهای گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
  • 68. کاربرد MCMC در تصمیم‌گیری
  • 69. کاربرد MCMC در پیش‌بینی
  • 70. کاربرد MCMC در تحلیل ریسک
  • 71. کاربرد MCMC در اکتشاف علمی
  • 72. کاربرد MCMC در مهندسی نرم‌افزار
  • 73. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 74. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 75. کاربرد MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 76. کاربرد MCMC در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 77. کاربرد MCMC در بهداشت و درمان
  • 78. کاربرد MCMC در مدیریت منابع
  • 79. مدل‌سازی اقتصادی با رویکرد بیزی
  • 80. مدل‌سازی مالی با رویکرد بیزی
  • 81. مدل‌سازی ریسک اعتباری با MCMC
  • 82. مدل‌سازی ریسک بازار با MCMC
  • 83. مدل‌سازی بیمه با رویکرد بیزی
  • 84. مدل‌سازی اقتصادسنجی با MCMC
  • 85. مدل‌سازی اقتصاد کلان با MCMC
  • 86. مدل‌سازی اقتصاد خرد با MCMC
  • 87. تحلیل داده‌های کلان با MCMC
  • 88. استفاده از MCMC در تحلیل داده‌های حجیم
  • 89. مدل‌سازی با استفاده از نرم‌افزارهای آماری
  • 90. نحوه استفاده از TensorFlow Probability برای MCMC
  • 91. اتصال TensorFlow Probability به سایر ابزارهای تحلیل داده
  • 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده با MCMC
  • 93. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در MCMC
  • 94. تفسیر نتایج MCMC در چارچوب علمی
  • 95. اصول تفسیر نتایج MCMC
  • 96. کاربرد MCMC در حل مسائل پیچیده
  • 97. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC
  • 98. راهکارهای مقابله با چالش‌های MCMC
  • 99. آینده MCMC در تحلیل داده

📚 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.