سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نمونه‌گیری توزیع شده MCMC: تسهیل استنتاج بیزی در مقیاس وسیع

کتاب نمونه‌گیری توزیع شده MCMC: تسهیل استنتاج بیزی در مقیاس وسیع

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 نمونه‌گیری توزیع شده MCMC: تسهیل استنتاج بیزی در مقیاس وسیع

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری توزیع شده (Distributed MCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی و روش‌های نمونه‌گیری
  • 2. مبانی احتمال و آمار در استنتاج بیزی
  • 3. مدل‌های بیزی پایه و توزیع‌های پیشین
  • 4. توزیع پسین و محاسبه آن
  • 5. مفهوم و اهمیت توزیع‌های نرمال‌سازی‌نشده
  • 6. چالش‌های محاسبه توزیع پسین در مدل‌های پیچیده
  • 7. معرفی روش‌های مونت کارلو در محاسبه انتگرال
  • 8. محدودیت‌های نمونه‌گیری مستقیم از توزیع پسین
  • 9. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف و خواص آن‌ها
  • 10. ایجاد زنجیره‌های مارکوف با توزیع هدف مشخص
  • 11. مفهوم حالت پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 12. الگوریتم Metropolis-Hastings: اصول و اجزا
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب در Metropolis-Hastings
  • 15. ملاحظات مربوط به همگرایی در Metropolis-Hastings
  • 16. مشکلات و راه‌حل‌های همگرایی در Metropolis-Hastings
  • 17. الگوریتم Gibbs Sampling: اصول و اجزا
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم Gibbs Sampling
  • 19. شرایط استفاده از Gibbs Sampling
  • 20. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 21. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی بیزی
  • 22. نمونه‌گیری در مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 23. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی و MCMC
  • 24. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 25. مدل‌های پنهان مارکوف و MCMC
  • 26. مدل‌های گرافیکی بیزی و MCMC
  • 27. نمونه‌گیری در شبکه‌های بیزی
  • 28. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی و MCMC
  • 29. توزیع‌های پیشین سلسله مراتبی
  • 30. نمونه‌گیری در مدل‌های سلسله مراتبی پیچیده
  • 31. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 32. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 33. معیارهای بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 34. معیارهای کمی برای ارزیابی همگرایی
  • 35. تشخیص همگرایی برای چندین زنجیره
  • 36. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 37. بهینه‌سازی تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 38. تنظیم اندازه گام در Metropolis-Hastings
  • 39. ملاحظات مربوط به طول زنجیره
  • 40. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 41. تکنیک‌های کاهش همبستگی
  • 42. نمونه‌گیری با استفاده از تغییر متغیر
  • 43. نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا
  • 44. روش‌های نمونه‌گیری موازی
  • 45. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) برای MCMC
  • 46. توزیع‌شده کردن محاسبات MCMC
  • 47. مفاهیم اولیه پردازش توزیع‌شده
  • 48. بستر‌های نرم‌افزاری پردازش توزیع‌شده
  • 49. الگوریتم‌های MCMC توزیع‌شده
  • 50. نمونه‌گیری توزیع‌شده برای مدل‌های بزرگ
  • 51. کاربرد MCMC توزیع‌شده در یادگیری ماشین
  • 52. استنتاج در مدل‌های کلان داده با MCMC توزیع‌شده
  • 53. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MCMC توزیع‌شده
  • 54. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC توزیع‌شده
  • 55. مدل‌سازی داده‌های حجیم با MCMC توزیع‌شده
  • 56. تکنیک‌های پیشرفته در MCMC توزیع‌شده
  • 57. نمونه‌گیری از توزیع‌های ترکیبی پیچیده
  • 58. مدل‌های ترکیبی و MCMC توزیع‌شده
  • 59. استنتاج بیزی پویا در مقیاس بزرگ
  • 60. کاربرد MCMC توزیع‌شده در علوم زیستی
  • 61. کاربرد MCMC توزیع‌شده در علوم اقتصادی
  • 62. کاربرد MCMC توزیع‌شده در علوم اجتماعی
  • 63. کاربرد MCMC توزیع‌شده در مهندسی
  • 64. کاربرد MCMC توزیع‌شده در علوم کامپیوتر
  • 65. ملاحظات پیاده‌سازی MCMC توزیع‌شده
  • 66. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MCMC توزیع‌شده
  • 67. مقایسه روش‌های نمونه‌گیری توزیع‌شده
  • 68. کاربرد MCMC توزیع‌شده در تحلیل شبکه‌ها
  • 69. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده با MCMC توزیع‌شده
  • 70. استنتاج بیزی در مدل‌های غیرپارامتری
  • 71. نمونه‌گیری در فرآیندهای گوسی
  • 72. مدل‌های مبتنی بر فرآیند گوسی و MCMC توزیع‌شده
  • 73. کاربرد MCMC توزیع‌شده در اکتشافات علمی
  • 74. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته در MCMC توزیع‌شده
  • 75. کاربرد MCMC توزیع‌شده در بهینه‌سازی بیزی
  • 76. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های بزرگ
  • 77. حریم خصوصی و امنیت در MCMC توزیع‌شده
  • 78. استانداردسازی و اعتبارسنجی در MCMC توزیع‌شده
  • 79. آینده پژوهش در MCMC توزیع‌شده
  • 80. تحلیل حساسیت در مدل‌های MCMC توزیع‌شده
  • 81. مدل‌سازی عدم قطعیت با MCMC توزیع‌شده
  • 82. ارتباط MCMC توزیع‌شده با یادگیری عمیق
  • 83. کاربرد MCMC توزیع‌شده در پردازش زبان طبیعی
  • 84. کاربرد MCMC توزیع‌شده در بینایی ماشین
  • 85. مدل‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 86. استنتاج بیزی در یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 87. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی توزیع‌شده
  • 88. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MCMC توزیع‌شده
  • 89. کاربرد MCMC توزیع‌شده در مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 90. تکنیک‌های نمونه‌گیری سریع برای MCMC توزیع‌شده
  • 91. مدیریت حافظه در سیستم‌های MCMC توزیع‌شده
  • 92. کاربرد MCMC توزیع‌شده در تحلیل ریسک
  • 93. ملاحظات مربوط به نرم‌افزارهای MCMC توزیع‌شده
  • 94. خلاصه و جمع‌بندی مباحث
  • 95. مسائل پیشرفته در MCMC توزیع‌شده
  • 96. راهنمایی برای پروژه‌های عملی MCMC توزیع‌شده
  • 97. منابع بیشتر برای مطالعه MCMC توزیع‌شده

📚 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.