سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهکارهای مقیاس‌پذیر برای MCMC: Distributed MCMC

کتاب راهکارهای مقیاس‌پذیر برای MCMC: Distributed 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 راهکارهای مقیاس‌پذیر برای MCMC: Distributed MCMC

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

موضوع میانی: Distributed MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای تصادفی و فضاهای حالت
  • 4. ماتریس‌های انتقال و توزیع پایدار
  • 5. اصول نمونه‌برداری تصادفی
  • 6. توزیع‌های احتمالی و نقش آن‌ها در MCMC
  • 7. روش‌های نمونه‌برداری اولیه
  • 8. نمونه‌برداری از توزیع‌های شرطی
  • 9. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 10. الگوریتم گیبس برای توزیع‌های چندمتغیره
  • 11. مثال‌های کاربردی نمونه‌برداری گیبس
  • 12. مقدمه‌ای بر الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 13. توضیح گام‌های الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 14. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 15. ارتباط طولانی‌مدت MCMC و توزیع هدف
  • 16. همگرایی در MCMC: معیارهای اولیه
  • 17. تشخیص همگرایی: روش‌های بصری
  • 18. تشخیص همگرایی: معیارهای آماری
  • 19. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 20. نمونه‌گیری مستقل و وابستگی بین نمونه‌ها
  • 21. اثرات نمونه‌برداری (Effective Sample Size)
  • 22. روش‌های بهبود اثر نمونه‌برداری
  • 23. از بین بردن همبستگی نمونه‌ها
  • 24. تنوع‌بخشی به نمونه‌ها
  • 25. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 26. تابع احتمال پسین (Posterior)
  • 27. نمونه‌برداری از تابع احتمال پسین
  • 28. تخمین پارامترها از نمونه‌های MCMC
  • 29. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 30. ارزیابی مدل در استنتاج بیزی
  • 31. مقدمه‌ای بر MCMC توزیع‌شده (Distributed MCMC)
  • 32. نیاز به MCMC توزیع‌شده
  • 33. چالش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 34. مدل‌های داده موازی (Data Parallelism)
  • 35. مدل‌های مدل موازی (Model Parallelism)
  • 36. روش‌های پارالل‌سازی تابع پیشنهاد
  • 37. پارالل‌سازی در الگوریتم گیبس
  • 38. پارالل‌سازی در الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 39. تکنیک‌های موازی‌سازی برای MCMC
  • 40. تقسیم فضای حالت در MCMC توزیع‌شده
  • 41. روش‌های نمونه‌برداری متقابل (Interleaved Sampling)
  • 42. پروتکل‌های ارتباطی در MCMC توزیع‌شده
  • 43. همگام‌سازی در MCMC توزیع‌شده
  • 44. نظارت بر همگرایی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 45. مدیریت حافظه در MCMC توزیع‌شده
  • 46. استفاده از چارچوب‌های محاسبات توزیع‌شده (مانند Spark)
  • 47. پیاده‌سازی MCMC توزیع‌شده با Spark
  • 48. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی MCMC توزیع‌شده
  • 49. مقدمه‌ای بر MCMC موازی (Parallel MCMC)
  • 50. تفاوت MCMC موازی و توزیع‌شده
  • 51. الگوریتم‌های MCMC موازی برای مدل‌های پیچیده
  • 52. روش‌های نمونه‌برداری اهمیت (Importance Sampling) با پارالل‌سازی
  • 53. روش‌های نمونه‌گیری از مسیر (Path Sampling)
  • 54. روش‌های نمونه‌گیری با وزن‌دهی مجدد (Resampling)
  • 55. تکنیک‌های تسریع همگرایی در MCMC موازی
  • 56. معرفی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر MCMC
  • 57. MCMC در مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 58. روش‌های مقیاس‌پذیر برای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 59. MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 60. استفاده از MCMC برای آموزش شبکه‌های عصبی
  • 61. ملاحظات محاسباتی در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 62. MCMC برای مدل‌های آماری مقیاس‌پذیر
  • 63. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 64. MCMC برای GLMs توزیع‌شده
  • 65. کاربرد MCMC توزیع‌شده در یادگیری ماشین
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی (Bayesian Reinforcement Learning)
  • 67. MCMC در یادگیری تقویتی
  • 68. روش‌های مقیاس‌پذیر برای یادگیری تقویتی بیزی
  • 69. MCMC در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 70. مدل‌های موضوعی (Topic Models) با MCMC
  • 71. استنتاج توزیع‌شده برای مدل‌های موضوعی
  • 72. MCMC در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 73. مدل‌های تولیدی (Generative Models) با MCMC
  • 74. کاربردهای MCMC توزیع‌شده در بینایی ماشین
  • 75. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC توزیع‌شده
  • 76. بهینه‌سازی عملکرد MCMC توزیع‌شده
  • 77. عیب‌یابی در سیستم‌های MCMC توزیع‌شده
  • 78. ارزیابی مقیاس‌پذیری روش‌های MCMC
  • 79. مقایسه روش‌های مختلف MCMC توزیع‌شده
  • 80. انتخاب روش مناسب MCMC برای مسائل خاص
  • 81. مقدمه‌ای بر روش‌های جایگزین MCMC
  • 82. نمونه‌برداری از طریق بهینه‌سازی (Optimization-based Sampling)
  • 83. روش‌های تقریبی بیزی (Approximate Bayesian Inference)
  • 84. مقایسه MCMC با روش‌های تقریبی
  • 85. تکنیک‌های پیشرفته در MCMC
  • 86. روش‌های MCMC با کارایی بالا
  • 87. آینده MCMC توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر
  • 88. کاربردهای نوظهور MCMC در علوم داده
  • 89. خلاصه و جمع‌بندی مفاهیم کلیدی

📚 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.