کتاب تحدیدات محاسباتی و کارایی MCMC

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 تحدیدات محاسباتی و کارایی MCMC

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

موضوع میانی: محدودیت‌ها و موارد استفاده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای مارکوف و فضای حالت
  • 4. انتقال حالت در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. توزیع پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 6. شباهت MCMC با شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 7. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
  • 8. مفاهیم پایه احتمال و آمار
  • 9. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 10. تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی
  • 11. امید ریاضی و واریانس
  • 12. استنتاج بیزی و قضیه بیز
  • 13. احتمال پیشین و احتمال پسین
  • 14. تابع درست‌نمایی و درست‌نمایی حداکثری
  • 15. توزیع‌های پسین و پیشین
  • 16. روش‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 17. نمونه‌گیری از توزیع‌های شناخته شده
  • 18. روش نمونه‌گیری رد (Rejection Sampling)
  • 19. روش نمونه‌گیری تبدیل (Transformed Sampling)
  • 20. روش نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 21. محدودیت‌های روش‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 22. نیاز به روش‌های پیشرفته‌تر MCMC
  • 23. معرفی الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 24. مراحل الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 25. تابع پیش‌نهاد (Proposal Distribution)
  • 26. قانون پذیرش (Acceptance Rule)
  • 27. همگرایی الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 28. انتخاب تابع پیش‌نهاد مناسب
  • 29. تکنیک‌های بهینه‌سازی تابع پیش‌نهاد
  • 30. ارزیابی همگرایی در متروپولیس-هستینگز
  • 31. تست‌های همگرایی (مانند Brooks-Gelman-Rubin)
  • 32. تولید زنجیره‌های متعدد برای ارزیابی همگرایی
  • 33. معرفی الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 34. نحوه کار الگوریتم گیبس
  • 35. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 36. الگوریتم گیبس در عمل
  • 37. مقایسه گیبس با متروپولیس-هستینگز
  • 38. شرایط لازم برای استفاده از گیبس
  • 39. پیاده‌سازی گیبس برای مدل‌های ساده
  • 40. پیچیدگی محاسباتی الگوریتم گیبس
  • 41. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) با MCMC
  • 42. رگرسیون لجستیک با MCMC
  • 43. مدل‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 44. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 45. چالش‌های مدل‌های سلسله مراتبی
  • 46. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 47. بهینه‌سازی پارامترها در مدل‌های پیچیده
  • 48. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 49. نمونه‌گیری از اهمیت چندگانه (Multiple Importance Sampling)
  • 50. نمونه‌گیری اهمیت با وزن متغیر (Annealed Importance Sampling)
  • 51. روش زنجیره متصل (Coupled Markov Chains)
  • 52. روش‌های MCMC برای توزیع‌های چندوجهی
  • 53. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی
  • 54. تحدیدات محاسباتی MCMC
  • 55. زمان همگرایی و طول عمر زنجیره
  • 56. پدیده‌ی "چسبندگی" (High Autocorrelation)
  • 57. اثرات خودهمبستگی بر کارایی
  • 58. اندازه‌گیری خودهمبستگی در زنجیره MCMC
  • 59. تکنیک‌های کاهش خودهمبستگی
  • 60. انتخاب گام مناسب در متروپولیس-هستینگز
  • 61. استفاده از توابع پیش‌نهاد بهتر
  • 62. روش‌های نمونه‌گیری با گام بزرگتر
  • 63. نمونه‌گیری شرطی با گام بزرگتر (Langevin Monte Carlo)
  • 64. روش MCMC مبتنی بر دینامیک (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 65. مفاهیم دینامیک هامیلتونی
  • 66. استفاده از شتاب در HMC
  • 67. مزایای HMC نسبت به سایر روش‌ها
  • 68. چالش‌های پیاده‌سازی HMC
  • 69. انتخاب پارامترهای HMC (مانند گام زمانی)
  • 70. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
  • 71. تحلیل کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 72. معیارهای ارزیابی کارایی
  • 73. نسبت پذیرش (Acceptance Rate)
  • 74. زمان لازم برای تولید نمونه‌های مستقل
  • 75. توان تفکیک (Effective Sample Size - ESS)
  • 76. محاسبه ESS
  • 77. ارتباط ESS با خودهمبستگی
  • 78. بهبود ESS با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • 79. نقش MCMC در علم داده و یادگیری ماشین
  • 80. کاربرد MCMC در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 81. استنتاج عدم قطعیت با MCMC
  • 82. تولید پیش‌بینی‌های احتمالی
  • 83. مقایسه MCMC با روش‌های تقریبی دیگر
  • 84. محدودیت‌های MCMC در حجم عظیم داده
  • 85. روش‌های MCMC موازی و توزیع شده
  • 86. چالش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 87. کاربردهای پیشرفته MCMC
  • 88. استنتاج در شبکه‌های بیزی پویا
  • 89. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
  • 90. MCMC در مدل‌سازی مالی
  • 91. مدل‌سازی آماری در علوم زیستی با MCMC
  • 92. پیاده‌سازی MCMC با استفاده از نرم‌افزارها
  • 93. کتابخانه‌های MCMC در پایتون (مانند PyMC3، Stan)
  • 94. کتابخانه‌های MCMC در R (مانند coda، rstan)
  • 95. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 96. اشکال‌زدایی (Debugging) کدهای MCMC
  • 97. تفسیر نتایج MCMC
  • 98. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 99. تطابق با مقررات و چارچوب‌های قانونی
  • 100. ملاحظات شرعی در کاربردهای خاص

📚 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.