کتاب مفاهیم و پیاده‌سازی نمونه‌گیری توزیع شده 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 مفاهیم و پیاده‌سازی نمونه‌گیری توزیع شده MCMC

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری توزیع شده (Distributed MCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری آماری
  • 2. مبانی احتمال و آمار
  • 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 4. مفهوم تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی
  • 5. ویژگی‌های آماری متغیرهای تصادفی
  • 6. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 7. فضای حالت و احتمال انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 8. انواع زنجیره‌های مارکوف: زمان گسسته و زمان پیوسته
  • 9. خواص اساسی زنجیره‌های مارکوف: ایستا بودن، بازگشت‌پذیری
  • 10. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 11. مفهوم نمونه‌گیری و اهمیت آن در آمار
  • 12. کاربرد نمونه‌گیری در تخمین پارامترها
  • 13. محدودیت‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 14. مفهوم نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 15. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری توزیع شده
  • 16. نیاز به روش‌های نمونه‌گیری توزیع شده
  • 17. انواع روش‌های نمونه‌گیری توزیع شده
  • 18. چالش‌های پیاده‌سازی نمونه‌گیری توزیع شده
  • 19. مقدمه‌ای بر روش‌های MCMC
  • 20. مفهوم زنجیره مارکوف برای نمونه‌گیری
  • 21. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 22. مکانیسم Metropolis-Hastings
  • 23. تابع هدف و تابع پیشنهادی در Metropolis-Hastings
  • 24. نکات پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 25. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 26. مفهوم نمونه‌گیری شرطی در Gibbs Sampling
  • 27. نحوه اجرای Gibbs Sampling
  • 28. مزایا و معایب Gibbs Sampling
  • 29. ترکیب Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 30. روش‌های ترکیبی برای نمونه‌گیری
  • 31. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 32. مقدمه‌ای بر مفاهیم توزیع شده
  • 33. مفهوم پردازش موازی و توزیع شده
  • 34. مزایای محاسبات توزیع شده
  • 35. چالش‌های محاسبات توزیع شده
  • 36. معماری‌های سیستم‌های توزیع شده
  • 37. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری توزیع شده MCMC
  • 38. تطبیق MCMC با محیط توزیع شده
  • 39. استراتژی‌های موازی‌سازی MCMC
  • 40. موازی‌سازی داده (Data Parallelism) در MCMC
  • 41. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism) در MCMC
  • 42. موازی‌سازی زنجیره (Chain Parallelism) در MCMC
  • 43. الگوریتم‌های MCMC توزیع شده
  • 44. الگوریتم Distributed Metropolis-Hastings
  • 45. پیاده‌سازی Distributed Metropolis-Hastings
  • 46. الگوریتم Distributed Gibbs Sampling
  • 47. پیاده‌سازی Distributed Gibbs Sampling
  • 48. روش‌های نمونه‌گیری توزیع شده بدون همگام‌سازی کامل
  • 49. نمونه‌گیری توزیع شده با همگام‌سازی جزئی
  • 50. نمونه‌گیری توزیع شده بدون همگام‌سازی
  • 51. پیاده‌سازی نمونه‌گیری توزیع شده MCMC
  • 52. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MCMC توزیع شده
  • 53. استفاده از Apache Spark برای MCMC توزیع شده
  • 54. استفاده از Hadoop برای MCMC توزیع شده
  • 55. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی MCMC توزیع شده
  • 56. مثال‌های کاربردی MCMC توزیع شده
  • 57. کاربرد در یادگیری ماشین
  • 58. کاربرد در مدل‌های آماری پیچیده
  • 59. کاربرد در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 60. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 61. کاربرد در بینایی ماشین
  • 62. کاربرد در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 63. کاربرد در مدل‌های بیزی
  • 64. ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری MCMC
  • 65. معیارهای همگرایی در MCMC
  • 66. آزمون‌های همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 67. تشخیص همگرایی در زنجیره‌های مارکوف
  • 68. تشخیص عدم همگرایی و راه‌حل‌ها
  • 69. بررسی اتوکورلیشن در نمونه‌ها
  • 70. استفاده از نمودارهای Trace Plot
  • 71. کاهش اتوکورلیشن (Thinning)
  • 72. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 73. تنظیم تابع پیشنهادی در Metropolis-Hastings
  • 74. تنظیم پارامترهای Gibbs Sampling
  • 75. بهینه‌سازی استراتژی‌های موازی‌سازی
  • 76. تکنیک‌های پیشرفته در MCMC توزیع شده
  • 77. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی
  • 78. نمونه‌گیری از توزیع‌های با ابعاد بالا
  • 79. روش‌های نمونه‌گیری مبتنی بر گرادیان (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 80. مقدمه‌ای بر Hamiltonian Monte Carlo
  • 81. مکانیک هامیلتونی و شبیه‌سازی آن
  • 82. مزایا و معایب Hamiltonian Monte Carlo
  • 83. تطبیق Hamiltonian Monte Carlo با محیط توزیع شده
  • 84. پیاده‌سازی Hamiltonian Monte Carlo توزیع شده
  • 85. روش‌های نمونه‌گیری توزیع شده برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 86. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی برای شبکه‌های عمیق
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های عمیق توزیع شده
  • 88. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع شده
  • 89. حفظ حریم خصوصی در نمونه‌گیری توزیع شده
  • 90. امنیت داده‌ها در پردازش توزیع شده
  • 91. ملاحظات اخلاقی در استفاده از الگوریتم‌های آماری
  • 92. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده
  • 93. روندهای جدید در MCMC توزیع شده
  • 94. کاربردهای نوظهور MCMC توزیع شده
  • 95. چالش‌های آینده در محاسبات توزیع شده آماری

📚 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.