سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب فهم عمیق الگوریتم NUTS

کتاب فهم عمیق الگوریتم NUTS

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 فهم عمیق الگوریتم NUTS

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر الگوریتم NUTS و کاربردهای آن
  • 2. مبانی احتمالات و آمار برای NUTS
  • 3. توزیع‌های احتمال رایج در مدل‌سازی
  • 4. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 5. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 6. الگوریتم‌های Metropolis-Hastings
  • 7. روش‌های نمونه‌برداری مبتنی بر گرادیان
  • 8. مفهوم انرژی در مدل‌های بیزی
  • 9. گرادیان انرژی و ارتباط آن با توزیع پسین
  • 10. نیاز به روش‌های کارآمدتر از MH
  • 11. معرفی الگوریتم نمونه‌برداری هامیلتونی (HMC)
  • 12. مکانیک نیوتنی و پتانسیل انرژی
  • 13. معادله حرکت هامیلتونی
  • 14. انتگرال‌گیری عددی در HMC
  • 15. روش Leapfrog برای انتگرال‌گیری
  • 16. نقش پارامتر گام زمانی (epsilon)
  • 17. نقش تعداد گام‌ها (L)
  • 18. مشکلات HMC: انتخاب پارامترها
  • 19. حساسیت HMC به پارامترهای ورودی
  • 20. عدم کارایی HMC در فضاهای با ابعاد بالا
  • 21. معرفی الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 22. انگیزه طراحی NUTS: غلبه بر محدودیت‌های HMC
  • 23. مفهوم "پیچش" (Recursion) در NUTS
  • 24. ساختار درخت دوتایی در NUTS
  • 25. تابع تولید کننده احتمالات در NUTS
  • 26. قانون عدم بازگشت (No-U-Turn Criterion)
  • 27. پیاده‌سازی الگوریتم NUTS
  • 28. انتخاب جهت اولیه در NUTS
  • 29. توسعه درخت در NUTS
  • 30. توقف توسعه درخت بر اساس معیار U-Turn
  • 31. کاهش گام زمانی در NUTS
  • 32. تنظیم خودکار پارامترهای NUTS
  • 33. مزایای NUTS نسبت به HMC
  • 34. کارایی NUTS در فضاهای با ابعاد بالا
  • 35. کارایی NUTS در توزیع‌های پیچیده
  • 36. کاربرد NUTS در مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 37. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی با NUTS
  • 38. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی با NUTS
  • 39. مدل‌سازی مدل‌های مخلوط (Mixed Models) با NUTS
  • 40. کاربرد NUTS در یادگیری ماشین
  • 41. شبکه‌های عصبی بیزی با NUTS
  • 42. مدل‌های گرافیکی احتمالی و NUTS
  • 43. استنتاج در مدل‌های گرافیکی با NUTS
  • 44. مدل‌سازی سری‌های زمانی با NUTS
  • 45. مدل‌سازی داده‌های مکانی با NUTS
  • 46. کاربرد NUTS در اقتصادسنجی
  • 47. مدل‌سازی ریسک مالی با NUTS
  • 48. کاربرد NUTS در علوم زیستی
  • 49. مدل‌سازی داده‌های ژنتیکی با NUTS
  • 50. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با NUTS
  • 51. کاربرد NUTS در علوم اجتماعی
  • 52. تحلیل داده‌های پیمایشی با NUTS
  • 53. کاربرد NUTS در علوم مهندسی
  • 54. بهینه‌سازی پارامترها در سیستم‌های مهندسی
  • 55. تکنیک‌های پیشرفته در NUTS
  • 56. تنظیمات پیشرفته NUTS
  • 57. عیب‌یابی و تشخیص مشکلات در NUTS
  • 58. تشخیص همگرایی در NUTS
  • 59. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 60. مقایسه NUTS با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 61. مقایسه NUTS با نمونه‌برداری اهمیت (Importance Sampling)
  • 62. مقایسه NUTS با الگوریتم‌های Variational Inference
  • 63. پیاده‌سازی NUTS با کتابخانه‌های نرم‌افزاری
  • 64. استفاده از PyMC3 برای NUTS
  • 65. استفاده از Stan برای NUTS
  • 66. استفاده از TensorFlow Probability برای NUTS
  • 67. ملاحظات پیاده‌سازی NUTS
  • 68. مدیریت حافظه در NUTS
  • 69. بهینه‌سازی سرعت اجرای NUTS
  • 70. نکات عملی برای استفاده موثر از NUTS
  • 71. انتخاب مدل مناسب برای NUTS
  • 72. تفسیر نتایج نمونه‌برداری NUTS
  • 73. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 74. شناسایی و حذف نمونه‌های اولیه (Burn-in)
  • 75. رسم توزیع‌های پسین
  • 76. محاسبه آماره‌های توزیع پسین
  • 77. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 78. اعتبارسنجی مدل با استفاده از NUTS
  • 79. پیش‌بینی با مدل‌های Bayesian
  • 80. محدودیت‌های الگوریتم NUTS
  • 81. محدودیت‌های محاسباتی NUTS
  • 82. محدودیت‌های مرتبط با فضای پارامتر
  • 83. موضوعات پژوهشی آینده در NUTS
  • 84. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌های نمونه‌برداری
  • 85. کاربرد NUTS در مسائل پیچیده و واقعی
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی NUTS در مقیاس بزرگ
  • 87. نقش NUTS در تحلیل داده‌های حجیم
  • 88. آینده NUTS در استنتاج بیزی
  • 89. جمع‌بندی و مرور کلی بر NUTS
  • 90. مرور بر مفاهیم کلیدی NUTS
  • 91. کاربردهای متنوع NUTS در حوزه‌های مختلف
  • 92. راهنمایی برای دانشجویان و پژوهشگران
  • 93. نکات کلیدی برای موفقیت در استفاده از NUTS

📚 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.