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 روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی آمار استنباطی
  • 3. مفاهیم احتمالات و توزیع‌ها
  • 4. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 5. نصب و پیکربندی Stan
  • 6. سینتکس زبان Stan
  • 7. مدل‌سازی آماری در Stan
  • 8. مفهوم تابع درستنمایی
  • 9. تابع احتمال پیشین
  • 10. تابع احتمال پسین
  • 11. نظریه بیز
  • 12. قضیه بیز در عمل
  • 13. مقدمه بر نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 14. نیاز به روش‌های نمونه‌گیری
  • 15. روش‌های مونت کارلو استاندارد
  • 16. چالش‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 17. معرفی زنجیره مارکوف
  • 18. خواص زنجیره‌های مارکوف
  • 19. ایستایی در زنجیره‌های مارکوف
  • 20. توزیع پایدار
  • 21. ارتباط با توزیع پسین
  • 22. ایده اصلی MCMC
  • 23. ساخت زنجیره مارکوف با توزیع هدف
  • 24. الگوریتم گیبس
  • 25. پیاده‌سازی گیبس در Stan
  • 26. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 27. پیاده‌سازی متروپلیس-هستینگز در Stan
  • 28. ملاحظات الگوریتمی در MCMC
  • 29. کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 30. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 31. معیارهای همگرایی
  • 32. روش‌های بصری برای تشخیص همگرایی
  • 33. معیارهای آماری همگرایی
  • 34. مشکل زنجیره‌های کند
  • 35. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 36. تنظیم گام در متروپلیس-هستینگز
  • 37. تنظیم اندازه بلوک در گیبس
  • 38. استفاده از اطلاعات هندسی
  • 39. بهینه‌سازی اجرای MCMC
  • 40. اهمیت سرعت نمونه‌گیری
  • 41. شناسایی گلوگاه‌های اجرای MCMC
  • 42. تکنیک‌های نمونه‌گیری کارآمد
  • 43. نمونه‌گیری با نمونه‌های متعدد
  • 44. موازی‌سازی اجرای MCMC
  • 45. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 46. نرم‌افزارهای پشتیبان MCMC
  • 47. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 48. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 49. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 50. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 51. مدل‌های فضایی بیزی
  • 52. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 53. دسته‌بندی بیزی
  • 54. خوشه‌بندی بیزی
  • 55. کاهش ابعاد بیزی
  • 56. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 57. استفاده از Stan برای مدل‌های پیچیده
  • 58. معرفی مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 59. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 60. مدل‌سازی پیش‌بینی در Stan
  • 61. ارزیابی مدل با استفاده از داده‌های جدید
  • 62. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 63. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
  • 64. معیارهای انتخاب مدل
  • 65. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 66. مدل‌سازی اثرات ثابت و تصادفی
  • 67. مدل‌سازی داده‌های گمشده با MCMC
  • 68. روش‌های imputation بیزی
  • 69. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 70. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 71. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی
  • 72. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 73. مدل‌سازی اثرات متقابل
  • 74. تفسیر نتایج MCMC
  • 75. ارائه نتایج آماری
  • 76. نمودارهای توزیع پسین
  • 77. فواصل اطمینان بیزی
  • 78. تصمیم‌گیری بر اساس نتایج بیزی
  • 79. ملاحظات عملی در اجرای MCMC
  • 80. اشکال‌زدایی کدهای Stan
  • 81. مدیریت خطاهای رایج
  • 82. نکات پیشرفته در زبان Stan
  • 83. استفاده از دستورات پیشرفته Stan
  • 84. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت
  • 85. مستندسازی کدهای MCMC
  • 86. اشتراک‌گذاری نتایج و کدها
  • 87. اخلاق در استفاده از مدل‌های آماری
  • 88. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 89. تفسیر صحیح نتایج آماری
  • 90. مسئولیت‌پذیری در مدل‌سازی
  • 91. گزارش‌دهی شفاف نتایج
  • 92. چالش‌های پیش رو در MCMC
  • 93. روندهای آینده در MCMC
  • 94. یادگیری عمیق و MCMC
  • 95. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 96. نقش MCMC در هوش مصنوعی
  • 97. مبانی ریاضی پیشرفته MCMC
  • 98. مفاهیم نظری الگوریتم‌های MCMC
  • 99. تحلیل پیشرفته همگرایی
  • 100. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته

📚 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.