سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع برای پیاده‌سازی و اشکال‌زدایی الگوریتم‌های زنجیره مارکوف MCMC

کتاب راهنمای جامع برای پیاده‌سازی و اشکال‌زدایی الگوریتم‌های زنجیره مارکوف 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 راهنمای جامع برای پیاده‌سازی و اشکال‌زدایی الگوریتم‌های زنجیره مارکوف MCMC

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

موضوع میانی: روش‌های نمونه‌گیری بر اساس زنجیره مارکوف

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف و فرآیندهای تصادفی
  • 2. مبانی نظری زنجیره‌های مارکوف در زمان گسسته
  • 3. ماتریس انتقال و خواص آن در زنجیره‌های مارکوف
  • 4. حالات پایدار و توزیع‌های حدی در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی سیستم‌ها
  • 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو و شبیه‌سازی
  • 7. اصول نمونه‌برداری از توزیع‌های احتمالی
  • 8. مفاهیم اساسی در روش‌های مونت کارلو
  • 9. مزایا و معایب روش‌های مونت کارلو
  • 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 11. نیاز به MCMC در مسائل پیچیده آماری
  • 12. مفاهیم کلیدی در MCMC: زنجیره مارکوف، حالت سکون
  • 13. هدف اصلی MCMC: نمونه‌برداری از توزیع هدف
  • 14. الگوریتم Metropolis-Hastings: اصول و ساختار
  • 15. مراحل اجرای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 16. تابع پیشنهاد (Proposal Distribution) در Metropolis-Hastings
  • 17. مفهوم نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 18. نکات عملی در انتخاب تابع پیشنهاد
  • 19. الگوریتم Metropolis مستقل
  • 20. الگوریتم Metropolis با گام تصادفی
  • 21. اصلاحات و بهبودهای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 22. الگوریتم نمونه‌بردار گیبس (Gibbs Sampler)
  • 23. مبانی نظری نمونه‌بردار گیبس
  • 24. شرایط لازم برای استفاده از نمونه‌بردار گیبس
  • 25. نحوه پیاده‌سازی نمونه‌بردار گیبس
  • 26. مقایسه Metropolis-Hastings و نمونه‌بردار گیبس
  • 27. ترکیب الگوریتم‌های MCMC
  • 28. روش‌های نمونه‌برداری ترکیبی
  • 29. بهینه‌سازی و تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 30. تنظیم اندازه گام (Step Size) در Metropolis-Hastings
  • 31. تنظیم پارامترهای تابع پیشنهاد
  • 32. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 33. مفهوم همگرایی در MCMC
  • 34. نمودارهای ردیابی (Trace Plots) برای بررسی همگرایی
  • 35. آماره‌های عدم قطعیت (Convergence Diagnostics)
  • 36. آزمون گلمن-رو宾 (Gelman-Rubin Statistic)
  • 37. آزمون هِیوِیت-وِیت (Heidelberger-Welch Statistic)
  • 38. آزمون راه‌اندازی اولیه (Burn-in Period)
  • 39. انتخاب تعداد تکرار و نمونه‌های پس از همگرایی
  • 40. مدیریت داده‌های تولید شده توسط MCMC
  • 41. پاکسازی داده‌های اولیه (Burn-in)
  • 42. نمونه‌برداری منظم (Thinning)
  • 43. محاسبه میانگین و واریانس از نمونه‌های MCMC
  • 44. محاسبه فواصل اطمینان از نمونه‌های MCMC
  • 45. کاربرد MCMC در استنباط بیزی
  • 46. مدل‌سازی بیزی با استفاده از MCMC
  • 47. تخمین پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 48. استنباط در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 49. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MCMC
  • 50. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 51. یادگیری ماشین بیزی
  • 52. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 53. تشخیص الگو با MCMC
  • 54. کاربرد MCMC در علوم زیستی و پزشکی
  • 55. مدل‌سازی ژنتیکی و اپیدمیولوژیکی
  • 56. تحلیل داده‌های بالینی با MCMC
  • 57. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی و مالی
  • 58. مدل‌سازی ریسک مالی
  • 59. پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 60. تحلیل داده‌های بازار با MCMC
  • 61. کاربرد MCMC در علوم مهندسی
  • 62. بهینه‌سازی و طراحی با MCMC
  • 63. شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده مهندسی
  • 64. تحلیل قابلیت اطمینان با MCMC
  • 65. اشکال‌زدایی الگوریتم‌های MCMC
  • 66. شناسایی مشکلات در تابع پیشنهاد
  • 67. تشخیص مشکلات در نرخ پذیرش
  • 68. بررسی مشکلات همگرایی
  • 69. رفع مشکلات مربوط به اندازه گام
  • 70. رفع مشکلات مربوط به انتخاب تعداد تکرار
  • 71. رفع مشکلات مربوط به نمونه‌برداری منظم
  • 72. اشکال‌زدایی در پیاده‌سازی نمونه‌بردار گیبس
  • 73. اشکال‌زدایی در ترکیب الگوریتم‌ها
  • 74. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 75. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 76. روش‌های MCMC با واریانس کاهش یافته
  • 77. روش‌های MCMC موازی
  • 78. پیاده‌سازی MCMC در نرم‌افزارهای آماری
  • 79. راهنمای استفاده از بسته‌های MCMC در R
  • 80. راهنمای استفاده از بسته‌های MCMC در Python
  • 81. راهنمای استفاده از بسته‌های MCMC در Stan
  • 82. راهنمای استفاده از بسته‌های MCMC در JAGS
  • 83. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 84. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 85. استفاده از پردازش موازی برای سرعت بخشیدن به MCMC
  • 86. مدیریت حافظه در شبیه‌سازی‌های بزرگ MCMC
  • 87. موضوعات پیشرفته در MCMC
  • 88. MCMC برای توزیع‌های چندوجهی
  • 89. MCMC در فضاهای پارامتری نامحدود
  • 90. MCMC با شرایط مرزی پیچیده
  • 91. نظریه پیشرفته همگرایی MCMC
  • 92. کاربردهای نوین MCMC
  • 93. MCMC در یادگیری عمیق بیزی
  • 94. MCMC برای مدل‌های مولد
  • 95. MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 96. MCMC در بینایی ماشین
  • 97. اخلاقیات در استفاده از MCMC
  • 98. مسئولیت‌پذیری در تفسیر نتایج MCMC
  • 99. شفافیت در گزارش‌دهی مدل و روش MCMC
  • 100. اهمیت اعتبارسنجی مدل‌های MCMC

📚 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.