سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از MCMC در شبکه‌های بیزی

کتاب استفاده از MCMC در شبکه‌های بیزی

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 استفاده از MCMC در شبکه‌های بیزی

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

موضوع میانی: کاربرد در مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی
  • 2. مفاهیم کلیدی احتمالات و آمار
  • 3. مدل‌سازی گرافیکی احتمالی
  • 4. اصول شبکه‌های بیزی
  • 5. ساختارهای شبکه‌های بیزی
  • 6. پیمایش در شبکه‌های بیزی
  • 7. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 8. روش‌های دقیق استنتاج
  • 9. روش‌های تقریبی استنتاج
  • 10. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 11. فضای حالت در زنجیره‌های مارکوف
  • 12. گذار حالت در زنجیره‌های مارکوف
  • 13. قضیه حد مرکزی برای زنجیره‌های مارکوف
  • 14. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو (MC)
  • 15. شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 16. روش‌های نمونه‌برداری در MC
  • 17. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 18. اصول MCMC
  • 19. مفهوم زنجیره مارکوف برای MCMC
  • 20. شرط توازن جزئی
  • 21. شرط توازن کامل
  • 22. انتخاب تابع توزیع پیشین
  • 23. انتخاب تابع درستنمایی
  • 24. تابع توزیع پسین
  • 25. مشکلات در MCMC
  • 26. همگرایی در MCMC
  • 27. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 28. روش‌های تشخیص همگرایی
  • 29. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 30. نمونه‌برداری از توزیع‌های چندمتغیره
  • 31. ترکیب با شبکه‌های بیزی
  • 32. کاربرد MCMC در شبکه‌های بیزی
  • 33. استنتاج پسین در شبکه‌های بیزی با MCMC
  • 34. تخمین پارامترها با MCMC
  • 35. برآورد احتمال شرطی با MCMC
  • 36. پایین آوردن ابعاد در شبکه‌های بیزی
  • 37. مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 38. آموزش مدل‌های بیزی با MCMC
  • 39. ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 40. انتخاب مدل با MCMC
  • 41. اعتبارسنجی متقابل مدل‌های بیزی
  • 42. پیش‌بینی با شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 43. تحلیل حساسیت در شبکه‌های بیزی
  • 44. مدل‌سازی سری‌های زمانی با شبکه‌های بیزی
  • 45. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 46. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
  • 47. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 48. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 49. کاربرد MCMC در مهندسی مالی
  • 50. کاربرد MCMC در شبکه‌های اجتماعی
  • 51. کاربرد MCMC در علوم اعصاب
  • 52. کاربرد MCMC در تحقیقات پزشکی
  • 53. روش‌های نمونه‌برداری نمونه‌گیری پذیرش-رد (AR)
  • 54. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 55. نمونه‌برداری هستینگز
  • 56. نمونه‌برداری متروپلیس
  • 57. کاربرد AR در شبکه‌های بیزی
  • 58. روش نمونه‌برداری گیبس
  • 59. اصول نمونه‌گیری گیبس
  • 60. کاربرد گیبس در شبکه‌های بیزی
  • 61. مقایسه متروپلیس-هستینگز و گیبس
  • 62. پیاده‌سازی MCMC با کتابخانه‌های پایتون
  • 63. بسته PyMC3
  • 64. بسته Stan
  • 65. بسته TensorFlow Probability
  • 66. آموزش نمونه‌برداری از توزیع‌های دشوار
  • 67. نمونه‌برداری از توزیع‌های بریده شده
  • 68. نمونه‌برداری از توزیع‌های ترکیبی
  • 69. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 70. تنظیم گام‌های نمونه‌گیری
  • 71. تنظیم اندازه بچ
  • 72. تکنیک‌های تسریع MCMC
  • 73. نمونه‌برداری موازی
  • 74. نمونه‌برداری با اهمیت
  • 75. نمونه‌گیری مبتنی بر گرادیان
  • 76. روش‌های کاهش واریانس
  • 77. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 78. کاهش همبستگی متوالی
  • 79. روش‌های کاهش زمان سرد شدن (Warm-up)
  • 80. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 81. نمودارهای سری زمانی نمونه‌ها
  • 82. نمودارهای توزیع پسین
  • 83. آماره‌های توصیفی نمونه‌ها
  • 84. روش‌های آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 85. آزمون‌های آماری برای همگرایی
  • 86. مقایسه نتایج MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 87. مدل‌سازی عدم قطعیت با MCMC
  • 88. تفسیر نتایج MCMC
  • 89. گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 90. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 91. انتخاب تابع پیشین مناسب
  • 92. انتخاب تابع درستنمایی دقیق
  • 93. مدیریت داده‌های بزرگ در MCMC
  • 94. محدودیت‌های MCMC
  • 95. محدودیت‌های محاسباتی MCMC
  • 96. محدودیت‌های نظری MCMC
  • 97. روش‌های جایگزین MCMC
  • 98. نمونه‌برداری اهمیت
  • 99. روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بیزی

📚 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.