, ,

کتاب چگونه پارامترهای MCMC را تنظیم کنیم تا بهترین عملکرد را داشته باشیم

تومان249,950

انتخاب پلن

📚 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 چگونه پارامترهای MCMC را تنظیم کنیم تا بهترین عملکرد را داشته باشیم

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

موضوع میانی: تنظیم پارامترها (Tuning)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. مدل‌های آماری و نیاز به شبیه‌سازی
  • 4. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 5. مفهوم فضای حالت و توزیع هدف
  • 6. توزیع پیشین و پسین
  • 7. قضیه بیز در عمل
  • 8. تک گام‌های زنجیره مارکوف
  • 9. توضیح فرآیند مارکوف
  • 10. ماتریس انتقال
  • 11. نقطه تعادل و همگرایی
  • 12. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 15. نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 16. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 17. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 18. مراحل الگوریتم Gibbs Sampling
  • 19. نمونه‌گیری از توزیع شرطی
  • 20. کاربرد Gibbs Sampling در مدل‌های پیچیده
  • 21. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 22. مزایا و معایب هر الگوریتم
  • 23. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 24. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 25. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 26. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 27. معیارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 28. معیارهای تشخیص همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 29. آزمون Gelman-Rubin
  • 30. آزمون Brooks-Gelman
  • 31. آزمون R-hat
  • 32. تشخیص واگرایی و عدم همگرایی
  • 33. تنظیم پارامترهای MCMC
  • 34. اندازه گام (Step Size) در Metropolis-Hastings
  • 35. تأثیر اندازه گام بر نسبت پذیرش
  • 36. بهینه‌سازی اندازه گام
  • 37. مفهوم "burn-in"
  • 38. حذف نمونه‌های اولیه
  • 39. تأثیر طول دوره burn-in
  • 40. نمونه‌گیری با نرخ پذیرش مطلوب
  • 41. نرخ پذیرش بهینه
  • 42. تنظیم نرخ پذیرش در عمل
  • 43. مدل‌های خطی و MCMC
  • 44. کاربرد MCMC در رگرسیون خطی بیزی
  • 45. مدل‌های غیرخطی و MCMC
  • 46. استنتاج پارامترها در مدل‌های غیرخطی
  • 47. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 49. مشکلات رایج در MCMC
  • 50. همبستگی بالای نمونه‌ها
  • 51. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 52. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 53. نمونه‌گیری با تغییرات (Hamiltonian Monte Carlo – HMC)
  • 54. اصول HMC
  • 55. کاربرد HMC در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 56. نمونه‌گیری با تغییرات متغیر (NUTS)
  • 57. بهینه‌سازی خودکار پارامترهای HMC
  • 58. کاربرد NUTS
  • 59. روش‌های کاهش واریانس
  • 60. Weighting و Importance Sampling
  • 61. کاربرد در MCMC
  • 62. موازی‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 63. اجرای MCMC بر روی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 64. استفاده از کتابخانه‌های MCMC (مانند PyMC, Stan)
  • 65. مقدمه‌ای بر PyMC
  • 66. پیاده‌سازی مدل‌ها در PyMC
  • 67. مقدمه‌ای بر Stan
  • 68. نوشتن مدل در زبان Stan
  • 69. نکات عملی و ترفندها در MCMC
  • 70. اشکال‌زدایی (Debugging) در MCMC
  • 71. مقایسه نتایج با روش‌های تحلیلی (در صورت امکان)
  • 72. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 73. مثال‌های کاربردی در اقتصاد (بدون ربا)
  • 74. مثال‌های کاربردی در مهندسی
  • 75. مثال‌های کاربردی در علوم زیستی
  • 76. مثال‌های کاربردی در علوم اجتماعی
  • 77. بررسی مدل‌های استاندارد در کتابخانه‌های MCMC
  • 78. آشنایی با توزیع‌های پرکاربرد در MCMC
  • 79. مفاهیم آماری پیشرفته مرتبط با MCMC
  • 80. ارتباط MCMC با بهینه‌سازی
  • 81. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 82. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 83. محدودیت‌های MCMC
  • 84. انتخاب مدل مناسب با توجه به ماهیت مسئله
  • 85. نکات امنیتی در استفاده از نرم‌افزارها (با توجه به قوانین)
  • 86. اصول کلی تحلیل نتایج MCMC
  • 87. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 88. ارزیابی دقت تخمین‌ها
  • 89. مدل‌سازی عدم قطعیت با MCMC
  • 90. کاربرد MCMC در تصمیم‌گیری‌های آماری
  • 91. مقدمات تحلیل آماری پیشرفته
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطای مشاهده
  • 93. مدل‌سازی داده‌های نامتغیر (censored data) با MCMC
  • 94. مدل‌سازی داده‌های تکراری (repeated measures) با MCMC
  • 95. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی در اقتصاد اسلامی (بدون ربا)
  • 96. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی پرتفوی (با رعایت قوانین)
  • 97. ارزیابی ریسک با استفاده از MCMC
  • 98. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 99. کاربرد MCMC در پیش‌بینی
  • 100. مدل‌سازی داده‌های فضایی با MCMC

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب چگونه پارامترهای MCMC را تنظیم کنیم تا بهترین عملکرد را داشته باشیم”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا