سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تنظیم پارامترهای Stan for Optimal Results

کتاب تنظیم پارامترهای Stan for Optimal Results

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 تنظیم پارامترهای Stan for Optimal Results

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تنظیم پارامترهای Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 3. مبانی مدل‌سازی احتمالاتی
  • 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌های بیزی
  • 5. ساختار مدل‌های Stan
  • 6. تعریف متغیرهای پارامتریک
  • 7. توابع احتمال در Stan
  • 8. توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
  • 9. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 10. توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
  • 11. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 12. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 13. الگوریتم هَستینگ-متروپولیس (Metropolis-Hastings)
  • 14. الگوریتم نمونه‌بردار متغیر پنهان (Reparameterization)
  • 15. تنظیم پارامترهای الگوریتم MCMC
  • 16. تعداد تکرارها و طول زنجیره
  • 17. گرم کردن (Warm-up) زنجیره‌ها
  • 18. تعداد زنجیره‌ها
  • 19. بررسی همگرایی مدل
  • 20. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 21. نمودارهای زنجیره‌ای
  • 22. نمودارهای تراکم پسین
  • 23. ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری
  • 24. شاخص‌های ارزیابی MCMC
  • 25. نکات عملی برای تنظیم پارامترها
  • 26. مدل‌های خطی ساده در Stan
  • 27. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 28. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
  • 29. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 30. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 31. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 32. مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 33. تنظیم پارامترها در مدل‌های مختلط
  • 34. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
  • 35. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 36. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models)
  • 37. تنظیم پارامترهای مدل‌های سری زمانی
  • 38. مدل‌سازی داده‌های فضایی در Stan
  • 39. مدل‌های خودرگرسیون فضایی
  • 40. مدل‌های میانگین متحرک فضایی
  • 41. تنظیم پارامترهای مدل‌های فضایی
  • 42. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Count Data)
  • 43. توزیع پواسون (Poisson)
  • 44. توزیع دوجمله‌ای منفی (Negative Binomial)
  • 45. تنظیم پارامترها برای داده‌های شمارشی
  • 46. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Data)
  • 47. مدل‌های کاکس (Cox Models)
  • 48. مدل‌های پارامتریک بقا
  • 49. تنظیم پارامترهای مدل‌های بقا
  • 50. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی در Stan
  • 51. مدل‌های مبتنی بر گراف
  • 52. تنظیم پارامترهای مدل‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 53. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 54. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 55. کالیبراسیون مدل‌ها
  • 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 57. بررسی حساسیت مدل به پارامترها
  • 58. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری
  • 59. نمونه‌گیری از خانواده‌های متغیر (Variable Families)
  • 60. نمونه‌گیری متغیرهای متراکم (Dense Variables)
  • 61. نمونه‌گیری متغیرهای پراکنده (Sparse Variables)
  • 62. بهینه‌سازی حافظه در Stan
  • 63. استفاده از اپراتورهای بهینه
  • 64. مدیریت محاسبات موازی
  • 65. تنظیم پارامترهای موازی‌سازی
  • 66. استفاده از Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر
  • 67. R و Stan
  • 68. Python و Stan
  • 69. Julia و Stan
  • 70. تنظیم پارامترهای ارتباط با زبان‌های دیگر
  • 71. نکات پیشرفته در تعریف مدل
  • 72. استفاده از ماژول‌ها و کتابخانه‌ها
  • 73. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models)
  • 74. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 75. تنظیم پارامترها برای پیش‌بینی
  • 76. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 77. ارائه نتایج مدل‌سازی
  • 78. تصویرسازی نتایج Stan
  • 79. گزارش‌دهی مدل‌سازی بیزی
  • 80. تنظیم پارامترهای نهایی برای گزارش‌دهی
  • 81. بهبود کارایی مدل‌های Stan
  • 82. عیب‌یابی مدل‌های Stan
  • 83. خطاهای رایج در تعریف مدل
  • 84. راهکارهای رفع خطاهای رایج
  • 85. بهینه‌سازی زمان اجرای مدل
  • 86. استفاده از سخت‌افزارهای بهینه
  • 87. نکات نهایی برای تنظیم پارامترهای Stan

📚 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.