سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب درک و کنترل پارامترهای NUTS برای استنتاج دقیق

کتاب درک و کنترل پارامترهای NUTS برای استنتاج دقیق

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 درک و کنترل پارامترهای NUTS برای استنتاج دقیق

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پارامترهای NUTS و اهمیت آن‌ها
  • 2. نظریه احتمالات در استنتاج بیزی
  • 3. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 4. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 5. محدودیت‌های الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 6. مقدمه بر الگوریتم نمونه‌برداری گرادیان
  • 7. نشانه‌گذاری و نحوه محاسبه گرادیان تابع چگالی احتمال
  • 8. اصول اولیه الگوریتم گام تصادفی (Stochastic Gradient Langevin Dynamics - SGLD)
  • 9. ارتباط SGLD با استنتاج بیزی
  • 10. محدودیت‌های SGLD در نمونه‌برداری
  • 11. معرفی الگوریتم نمونه‌برداری هامیلتونی (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 12. مکانیک نیوتنی و انرژی پتانسیل در HMC
  • 13. معرفی پارامترهای NUTS
  • 14. نقش پارامترهای NUTS در بهبود نمونه‌برداری
  • 15. مبانی دینامیک هامیلتونی
  • 16. معادله همیلتون و اصل کمترین عمل
  • 17. نحوه تولید مسیر در HMC
  • 18. انتخاب گام زمانی در HMC
  • 19. بازتاب و میرایی در HMC
  • 20. تنظیم خودکار گام زمانی
  • 21. معرفی الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 22. هدف اصلی NUTS
  • 23. چگونگی تشخیص نقطه توقف در NUTS
  • 24. مدیریت شتاب و جهت در NUTS
  • 25. ساختار بازگشتی NUTS
  • 26. نحوه انتخاب عمق بازگشت
  • 27. مکانیزم توقف بر اساس زاویه
  • 28. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 29. اهمیت پارامترهای NUTS برای همگرایی
  • 30. پارامترهای مرتبط با طول مسیر
  • 31. پارامترهای مرتبط با عرض مسیر
  • 32. تنظیم گام زمانی در NUTS
  • 33. تنظیم پارامترهای اولیه در NUTS
  • 34. اهمیت تنظیم صحیح پارامترهای NUTS
  • 35. تأثیر پارامترهای NUTS بر کارایی
  • 36. تأثیر پارامترهای NUTS بر دقت
  • 37. روش‌های خودکار تنظیم پارامترهای NUTS
  • 38. روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 39. روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 40. تست و اعتبارسنجی پارامترهای NUTS
  • 41. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 42. نرخ پذیرش و اهمیت آن
  • 43. فاصله مستقل از سری (Integrated Autocorrelation Time - IACT)
  • 44. کارایی نمونه‌برداری با NUTS
  • 45. مقایسه NUTS با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 46. کاربرد NUTS در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 47. کاربرد NUTS در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 48. کاربرد NUTS در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 49. کاربرد NUTS در مدل‌های احتمالاتی گرافیکی
  • 50. کاربرد NUTS در مسائل بهینه‌سازی بیزی
  • 51. مثال‌های عملی از کاربرد NUTS
  • 52. استنتاج پارامترهای یک مدل رگرسیون بیزی
  • 53. تخمین پارامترهای مدل طبقه‌بندی بیزی
  • 54. مدل‌سازی سری زمانی با NUTS
  • 55. مدل‌سازی داده‌های فضایی با NUTS
  • 56. مدل‌سازی خوشه‌ای با NUTS
  • 57. نکات پیشرفته در استفاده از NUTS
  • 58. مدیریت داده‌های با ابعاد بالا
  • 59. مدیریت مدل‌های پیچیده
  • 60. استفاده از NUTS در نرم‌افزارهای آماری
  • 61. بسته‌های نرم‌افزاری مرتبط با NUTS
  • 62. تنظیمات پیشرفته در نرم‌افزارها
  • 63. عیب‌یابی مشکلات رایج در NUTS
  • 64. تشخیص عدم همگرایی
  • 65. رفع مشکلات مربوط به پارامترها
  • 66. روش‌های جایگزین در صورت عدم کارایی NUTS
  • 67. مروری بر الگوریتم‌های MCMC مدرن
  • 68. ملاحظات مربوط به محاسبات موازی
  • 69. اهمیت انتخاب مدل مناسب
  • 70. تأثیر توزیع پیشین بر استنتاج
  • 71. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 72. تأثیر توزیع پسین بر استنتاج
  • 73. تفسیر نتایج حاصل از NUTS
  • 74. ارائه نتایج استنتاج بیزی
  • 75. تصویرسازی نتایج استنتاج
  • 76. ارزیابی مدل با استفاده از نتایج
  • 77. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 78. کاربرد NUTS در تحقیقات علمی
  • 79. نکات اخلاقی در استفاده از مدل‌های بیزی
  • 80. اهمیت شفافیت در مدل‌سازی
  • 81. مسئولیت‌پذیری در تفسیر نتایج
  • 82. آینده پژوهش در زمینه الگوریتم‌های نمونه‌برداری
  • 83. توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر
  • 84. کاربرد NUTS در حوزه‌های جدید
  • 85. جمع‌بندی اهمیت پارامترهای NUTS

📚 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.