سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی فرآیند پیش‌نمونه‌گیری برای سناریوهای مختلف MCMC

کتاب بهینه‌سازی فرآیند پیش‌نمونه‌گیری برای سناریوهای مختلف 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 بهینه‌سازی فرآیند پیش‌نمونه‌گیری برای سناریوهای مختلف MCMC

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

موضوع میانی: پیش‌نمونه‌گیری (Pre-sampling)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مبانی نظری MCMC: هسته و گام‌های انتقال
  • 3. روش‌های نمونه‌برداری کلاسیک: نمونه‌برداری گیبس
  • 4. روش‌های نمونه‌برداری کلاسیک: رندوم واک (Random Walk)
  • 5. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 6. تنظیم پارامترهای الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 7. همگرایی در MCMC: معیارهای تشخیص
  • 8. تشخیص همگرایی: نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 9. تشخیص همگرایی: آماره‌های وارپ (Warp Statistics)
  • 10. تشخیص همگرایی: معیارهای مبتنی بر توزیع پسین
  • 11. بهبود نرخ پذیرش در متروپولیس-هستینگز
  • 12. استفاده از توزیع پیشنهادی مناسب
  • 13. تکنیک‌های پیشرفته پیشنهاد دهنده
  • 14. تکمیل زنجیره مارکوف: نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 15. نمونه‌برداری از توزیع‌های چندوجهی
  • 16. نمونه‌برداری از توزیع‌های شرطی
  • 17. نمونه‌برداری از توزیع‌های با ابعاد بالا
  • 18. تکنیک‌های نمونه‌برداری متوازی (Parallel Sampling)
  • 19. مدل‌سازی بیزی و کاربرد MCMC
  • 20. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 21. توزیع پیشین (Prior Distribution) و نقش آن
  • 22. توزیع درستنمایی (Likelihood Distribution)
  • 23. توزیع پسین (Posterior Distribution) و اهمیت آن
  • 24. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای مدل
  • 25. کاربرد MCMC در مقایسه مدل‌ها (Model Comparison)
  • 26. اعتبارسنجی مدل با استفاده از MCMC
  • 27. پیش‌بینی با استفاده از MCMC
  • 28. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی بیزی
  • 29. مدل‌های سری زمانی در اقتصاد سنجی بیزی
  • 30. مدل‌های رگرسیون در اقتصاد سنجی بیزی
  • 31. کاربرد MCMC در علوم مالی بیزی
  • 32. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 33. بهینه‌سازی پرتفوی با MCMC
  • 34. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی آماری
  • 35. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 36. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
  • 37. کاربرد MCMC در علوم اعصاب محاسباتی
  • 38. تحلیل داده‌های تصویربرداری مغزی با MCMC
  • 39. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی با MCMC
  • 40. کاربرد MCMC در علوم داده و یادگیری ماشین
  • 41. یادگیری ماشین بیزی
  • 42. مدل‌های تولیدی (Generative Models) با MCMC
  • 43. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 44. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با MCMC
  • 45. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده با MCMC
  • 46. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 47. بازسازی تصویر با MCMC
  • 48. تقسیم‌بندی تصویر با MCMC
  • 49. ملاحظات پیاده‌سازی MCMC
  • 50. انتخاب نرم‌افزار و کتابخانه‌های MCMC
  • 51. زبان‌های برنامه‌نویسی برای MCMC (Python, R, Julia)
  • 52. استفاده از پکیج‌های تخصصی MCMC
  • 53. بهینه‌سازی کد MCMC برای سرعت
  • 54. نکات مهم در اجرای MCMC بر روی سخت‌افزارهای موازی
  • 55. مدیریت حافظه در محاسبات MCMC
  • 56. ارزیابی و بصری‌سازی نتایج MCMC
  • 57. رسم توزیع‌های پسین
  • 58. رسم نمودارهای همبستگی (Correlation Plots)
  • 59. رسم نمودارهای شبکه‌ای (Network Plots)
  • 60. گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 61. استانداردسازی گزارش‌دهی در MCMC
  • 62. تفسیر نتایج MCMC در سناریوهای عملی
  • 63. خطاهای رایج در استفاده از MCMC
  • 64. مشکلات مربوط به انتخاب توزیع پیشنهادی
  • 65. مشکلات مربوط به معیارهای همگرایی
  • 66. مشکلات مربوط به تفسیر نتایج
  • 67. راهکارهای پیشرفته در MCMC
  • 68. نمونه‌گیری از طریق جابجایی (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 69. روش‌های مبتنی بر گرادیان در HMC
  • 70. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
  • 71. نمونه‌گیری از طریق مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) با MCMC
  • 72. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های شمارشی
  • 73. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های دودویی
  • 74. روش‌های MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 75. طراحی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 76. استنتاج در مدل‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 77. روش‌های MCMC برای مدل‌های فضایی (Spatial Models)
  • 78. تحلیل داده‌های مکانی با MCMC
  • 79. مدل‌سازی ناهمگنی فضایی
  • 80. روش‌های MCMC برای مدل‌های زمانی (Temporal Models)
  • 81. تحلیل داده‌های سری زمانی با MCMC
  • 82. مدل‌سازی وابستگی زمانی
  • 83. روش‌های MCMC برای مدل‌های شبکه‌ای (Network Models)
  • 84. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 85. مدل‌سازی ساختار شبکه
  • 86. استفاده از MCMC در بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 87. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
  • 88. نقش MCMC در تابع احتمال در بهینه‌سازی بیزی
  • 89. کاربرد MCMC در پیش‌نمونه‌گیری (Pre-sampling)
  • 90. ارتباط پیش‌نمونه‌گیری با کاوش در فضای پارامتر
  • 91. استفاده از پیش‌نمونه‌گیری برای بهبود همگرایی
  • 92. بهینه‌سازی فرآیند پیش‌نمونه‌گیری برای سناریوهای مختلف
  • 93. تنظیم پارامترهای پیش‌نمونه‌گیری
  • 94. ارزیابی اثربخشی پیش‌نمونه‌گیری
  • 95. کاربرد پیش‌نمونه‌گیری در مدل‌های پیچیده MCMC
  • 96. پیش‌نمونه‌گیری برای مدل‌های با ابعاد بالا
  • 97. پیش‌نمونه‌گیری برای مدل‌های با ساختار پیچیده
  • 98. مطالعات موردی پیشرفته در MCMC
  • 99. کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری پیشرفته
  • 100. چالش‌های MCMC در داده‌های بزرگ (Big Data)

📚 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.