سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از مفاهیم تا کاربرد: نمونه‌گیری HMC و NUTS در تحلیل داده‌های بیزی

کتاب از مفاهیم تا کاربرد: نمونه‌گیری HMC و NUTS در تحلیل داده‌های 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 از مفاهیم تا کاربرد: نمونه‌گیری HMC و NUTS در تحلیل داده‌های بیزی

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بیزی
  • 2. مبانی احتمالات و آمار
  • 3. قضیه بیز و تفسیر آن
  • 4. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 5. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 6. مفاهیم مدل‌سازی بیزی
  • 7. معرفی مفاهیم نمونه‌گیری
  • 8. کاربرد نمونه‌گیری در آمار بیزی
  • 9. نیاز به روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 10. محدودیت‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 11. معرفی نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 12. مبانی زنجیره‌های مارکوف
  • 13. همگرایی در زنجیره‌های مارکوف
  • 14. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 16. محدودیت‌های Metropolis-Hastings
  • 17. معرفی نمونه‌گیری Gibbs
  • 18. مراحل نمونه‌گیری Gibbs
  • 19. کاربرد Gibbs در مدل‌های پیچیده
  • 20. ترکیب Metropolis-Hastings و Gibbs
  • 21. محدودیت‌های روش‌های MCMC کلاسیک
  • 22. نیاز به الگوریتم‌های کارآمدتر
  • 23. معرفی نمونه‌گیری HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 24. مبانی دینامیک هامیلتونی
  • 25. معادلات حرکت در HMC
  • 26. نقش انرژی پتانسیل و جنبشی
  • 27. انتخاب گام زمانی و تعداد مراحل
  • 28. پیاده‌سازی HMC
  • 29. مزایای HMC نسبت به MCMC کلاسیک
  • 30. معایب HMC
  • 31. تفسیر نتایج HMC
  • 32. تشخیص همگرایی در HMC
  • 33. معرفی نمونه‌گیری NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 34. بهبود گام زمانی در NUTS
  • 35. الگوریتم NUTS
  • 36. مزایای NUTS
  • 37. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 38. مقایسه HMC و NUTS
  • 39. انتخاب بین HMC و NUTS
  • 40. پیاده‌سازی NUTS با استفاده از بسته‌های نرم‌افزاری
  • 41. کاربرد HMC و NUTS در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 42. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 43. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 44. کاربرد در تحلیل سری‌های زمانی بیزی
  • 45. مدل‌های حالت-فضای بیزی
  • 46. کاربرد در تحلیل داده‌های مکانی بیزی
  • 47. مدل‌های گرافی بیزی
  • 48. تشخیص الگو در داده‌های حجیم با HMC/NUTS
  • 49. بهینه‌سازی مدل‌های بیزی با HMC/NUTS
  • 50. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 51. مقایسه با روش‌های تخمین فرینه‌گرایی
  • 52. ارزیابی دقت مدل‌های بیزی
  • 53. شاخص‌های ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 54. کاهش ابعاد در مدل‌های بیزی
  • 55. کاربرد در علوم زیستی
  • 56. تحلیل داده‌های ژنتیکی بیزی
  • 57. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 58. تحلیل داده‌های اقتصادی بیزی
  • 59. کاربرد در مهندسی
  • 60. مدل‌سازی ریسک بیزی
  • 61. کاربرد در علوم محیطی
  • 62. پیش‌بینی تغییرات اقلیمی بیزی
  • 63. کاربرد در علوم کامپیوتر
  • 64. یادگیری ماشین بیزی
  • 65. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 66. سیستم‌های توصیه‌گر بیزی
  • 67. پردازش زبان طبیعی بیزی
  • 68. بینایی ماشین بیزی
  • 69. تحلیل داده‌های نامتعادل با HMC/NUTS
  • 70. مدل‌سازی داده‌های گسسته با HMC/NUTS
  • 71. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با HMC/NUTS
  • 72. مدل‌سازی داده‌های ترکیبی با HMC/NUTS
  • 73. مدل‌سازی داده‌های با ساختار سلسله‌مراتبی
  • 74. کاربرد در تحقیقات پزشکی
  • 75. تشخیص بیماری با مدل‌های بیزی
  • 76. پیش‌بینی پاسخ به درمان
  • 77. تحلیل کارآزمایی‌های بالینی بیزی
  • 78. کاربرد در مدیریت پروژه
  • 79. مدیریت ریسک پروژه
  • 80. پیش‌بینی زمان و هزینه پروژه
  • 81. کاربرد در علوم مالی
  • 82. ارزیابی اوراق بهادار بیزی
  • 83. مدل‌سازی پرتفوی بیزی
  • 84. پیش‌بینی بازده دارایی‌ها
  • 85. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی در مالی
  • 86. کاربرد در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 87. استفاده از HMC/NUTS در پلتفرم‌های کلان داده
  • 88. چالش‌های محاسباتی در مقیاس بزرگ
  • 89. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای داده‌های بزرگ
  • 90. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های سلامت الکترونیک
  • 91. مطالعه موردی: پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده
  • 92. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 93. مطالعه موردی: مدل‌سازی انتشار بیماری‌ها
  • 94. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی

📚 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.