سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan

کتاب بهینه‌سازی فرآیند MCMC با 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 فرآیند MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم احتمال و آمار
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی آماری
  • 5. مقدمات زنجیره‌های مارکوف
  • 6. مقدمه‌ای بر فرآیندهای تصادفی
  • 7. نظریه احتمال شرطی و استقلال
  • 8. متغیرهای تصادفی و توزیع‌ها
  • 9. توزیع‌های گسسته و پیوسته
  • 10. امید ریاضی و واریانس
  • 11. قضیه حد مرکزی
  • 12. استنباط آماری: تخمین نقطه‌ای
  • 13. استنباط آماری: فواصل اطمینان
  • 14. آزمون فرض آماری: مفاهیم پایه
  • 15. آزمون فرض آماری: کاربردها
  • 16. رگرسیون خطی ساده
  • 17. رگرسیون خطی چندگانه
  • 18. انتخاب مدل در رگرسیون
  • 19. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 20. بهینه‌سازی بدون قید
  • 21. روش گرادیان کاهشی
  • 22. روش نیوتن
  • 23. بهینه‌سازی با قید
  • 24. روش ضرایب لاگرانژ
  • 25. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 26. شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 27. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 28. ایده اصلی الگوریتم‌های MCMC
  • 29. کاربرد MCMC در استنباط بیزی
  • 30. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
  • 31. نصب و پیکربندی Stan
  • 32. مبانی زبان Stan
  • 33. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
  • 34. متغیرهای مدل در Stan
  • 35. توابع احتمال در Stan
  • 36. توابع کمکی در Stan
  • 37. تعریف داده‌ها در Stan
  • 38. تعریف پارامترها در Stan
  • 39. تعریف شرط‌ها در Stan
  • 40. نوشتن مدل‌های رگرسیونی در Stan
  • 41. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته در Stan
  • 42. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 43. مدل‌های مختلط در Stan
  • 44. مقدمه‌ای بر مفاهیم بیزی
  • 45. قضیه بیز
  • 46. توزیع پیشین و پسین
  • 47. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 48. روش‌های نمونه‌گیری در Stan
  • 49. نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 50. روش نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 51. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 52. الگوریتم رده‌بندی مارکوف (Metropolis-Hastings)
  • 53. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 54. ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها
  • 55. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 56. تشخیص ناهماهنگی در زنجیره‌ها
  • 57. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 58. پیش‌بینی با مدل‌های MCMC
  • 59. تحلیل حساسیت مدل
  • 60. بهینه‌سازی عملکرد مدل MCMC
  • 61. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 62. کاربرد MCMC در مسائل سری زمانی
  • 63. کاربرد MCMC در مدل‌های مکانی
  • 64. کاربرد MCMC در تحلیل بقا
  • 65. کاربرد MCMC در مدل‌های سری‌های زمانی فصلی
  • 66. کاربرد MCMC در مدل‌های اقتصاد سنجی
  • 67. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی آماری
  • 68. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 69. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 70. کاربرد MCMC در مدیریت ریسک
  • 71. کاربرد MCMC در بازاریابی
  • 72. کاربرد MCMC در علوم داده پیشرفته
  • 73. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 74. نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 75. نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 76. نمونه‌گیری از طریق زنجیره‌های مارکوف با پارامترهای متغیر
  • 77. روش‌های MCMC موازی
  • 78. برنامه‌نویسی موازی برای MCMC
  • 79. بهینه‌سازی حافظه در MCMC
  • 80. مدیریت مدل‌های پیچیده در Stan
  • 81. استفاده از داده‌های بزرگ با Stan
  • 82. تکنیک‌های اشکال‌زدایی در Stan
  • 83. مستندسازی مدل‌های Stan
  • 84. انتشار نتایج تحلیل‌های MCMC
  • 85. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی مدرن
  • 86. یادگیری ماشین بیزی
  • 87. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 88. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 89. مقدمه‌ای بر فلسفه علم و آمار
  • 90. اصول اخلاقی در تحلیل داده
  • 91. کاربرد Stan در پروژه‌های واقعی
  • 92. مطالعات موردی پیشرفته با Stan
  • 93. مسائل رایج در MCMC و راهکارها
  • 94. نکات کاربردی برای نوشتن کد Stan
  • 95. بهبود خوانایی و نگهداری کد Stan
  • 96. مقدمه‌ای بر روش‌های جایگزین MCMC
  • 97. یادگیری عمیق و MCMC
  • 98. آینده MCMC و Stan

📚 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.