سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی در Stan

کتاب تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی در 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 تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری در Stan
  • 2. مفاهیم پایه مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 3. معرفی زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 4. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 5. نوشتن اولین مدل در Stan: رگرسیون خطی ساده
  • 6. تفسیر نتایج خروجی Stan: پارامترها و توزیع‌های پسین
  • 7. مدل‌سازی رگرسیون خطی سلسله مراتبی
  • 8. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
  • 9. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
  • 10. معرفی فرآیندهای گاوسی (Gaussian Processes)
  • 11. مدل‌سازی با استفاده از فرآیندهای گاوسی در Stan
  • 12. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Count Data)
  • 13. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Data)
  • 14. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای (Clustered Data)
  • 15. مدل‌سازی داده‌های فضایی (Spatial Data)
  • 16. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی در Stan
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی (Bayesian Machine Learning)
  • 18. مدل‌سازی بیزی برای طبقه‌بندی (Classification)
  • 19. مدل‌سازی بیزی برای رگرسیون (Regression)
  • 20. مدل‌سازی بیزی برای خوشه‌بندی (Clustering)
  • 21. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 22. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 23. الگوریتم نمونه‌گیری پذیرش-رد (Metropolis-Hastings)
  • 24. الگوریتم نمونه‌گیری زنجیره مارکوف با تغییر متغیر (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 25. نکات پیشرفته در MCMC: همگرایی و تشخیص آن
  • 26. بهبود کارایی نمونه‌گیری در Stan
  • 27. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 28. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی (DIC, WAIC)
  • 29. مدل‌سازی حالت پنهان (Hidden Markov Models)
  • 30. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models)
  • 31. مدل‌سازی داده‌های پانل (Panel Data)
  • 32. مدل‌سازی ساختارهای عامل (Factor Models)
  • 33. مدل‌سازی مدل‌های ساختاری معادلات (Structural Equation Models)
  • 34. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها (System Dynamics)
  • 35. مدل‌سازی بیزی برای اقتصادسنجی
  • 36. مدل‌سازی بیزی برای علوم اجتماعی
  • 37. مدل‌سازی بیزی برای علوم زیستی
  • 38. مدل‌سازی بیزی برای علوم زمین
  • 39. مدل‌سازی بیزی برای مهندسی
  • 40. مدل‌سازی بیزی برای علوم کامپیوتر
  • 41. مدل‌سازی بیزی برای مالی
  • 42. مدل‌سازی بیزی برای نظرسنجی‌ها
  • 43. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پرسشنامه
  • 44. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل متن (Text Analysis)
  • 45. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل تصاویر (Image Analysis)
  • 46. مدل‌سازی بیزی برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. مدل‌سازی بیزی برای سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 48. مدل‌سازی بیزی برای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 49. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی (Forecasting)
  • 50. مدل‌سازی بیزی برای بهینه‌سازی (Optimization)
  • 51. مدل‌سازی بیزی برای تصمیم‌گیری (Decision Making)
  • 52. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل ریسک (Risk Analysis)
  • 53. مدل‌سازی بیزی برای ارزیابی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 54. مدل‌سازی بیزی برای شبیه‌سازی (Simulation)
  • 55. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های حجیم (Big Data)
  • 56. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های بلادرنگ (Real-time Data)
  • 57. مدل‌سازی بیزی برای شبکه‌های اجتماعی
  • 58. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 59. مدل‌سازی بیزی برای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 60. مدل‌سازی بیزی برای مدل‌های گرافی (Graphical Models)
  • 61. مدل‌سازی بیزی برای مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 62. مدل‌سازی بیزی برای مدل‌های پویا (Dynamic Models)
  • 63. مدل‌سازی بیزی برای مدل‌های آماری پیشرفته
  • 64. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 65. نکات عملی برای نوشتن کدهای Stan کارآمد
  • 66. عیب‌یابی و رفع اشکالات رایج در Stan
  • 67. تمرین‌های عملی مدل‌سازی در Stan
  • 68. مطالعات موردی پیشرفته در Stan
  • 69. ترکیب Stan با سایر ابزارهای تحلیل داده
  • 70. معرفی کتابخانه‌های مرتبط با Stan
  • 71. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی بیزی
  • 72. مبانی جبر خطی برای مدل‌سازی بیزی
  • 73. مبانی بهینه‌سازی برای مدل‌سازی بیزی
  • 74. مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای Stan
  • 75. مبانی زبان برنامه‌نویسی R برای Stan
  • 76. استفاده از Stan در پلتفرم‌های ابری
  • 77. مدیریت پروژه‌های مدل‌سازی بیزی
  • 78. اخلاق در مدل‌سازی بیزی و تفسیر نتایج
  • 79. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در مدل‌سازی
  • 80. مسائل حقوقی و انطباق با قوانین در مدل‌سازی
  • 81. استانداردهای گزارش‌دهی نتایج مدل‌سازی
  • 82. آموزش و ترویج مدل‌سازی بیزی
  • 83. آینده مدل‌سازی بیزی و Stan
  • 84. مروری بر آخرین پیشرفت‌ها در Stan
  • 85. مدل‌سازی بیزی با تأکید بر کاربردهای صنعتی
  • 86. مدل‌سازی بیزی برای حوزه‌های نوظهور
  • 87. مدل‌سازی بیزی برای سیستم‌های پیچیده
  • 88. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های واقعی
  • 89. مدل‌سازی بیزی برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
  • 90. مدل‌سازی بیزی برای مدیریت دانش
  • 91. مدل‌سازی بیزی برای ارزیابی سیاست‌ها
  • 92. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی رفتار
  • 93. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل علّی (Causal Inference)
  • 94. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های گسسته
  • 95. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پیوسته
  • 96. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های ترکیبی
  • 97. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های چندبعدی
  • 98. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های حجیم و پراکنده

📚 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.