سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی greta و تکنیک‌های نمونه‌گیری مارکوف

کتاب مبانی greta و تکنیک‌های نمونه‌گیری مارکوف

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 مبانی greta و تکنیک‌های نمونه‌گیری مارکوف

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

موضوع میانی: greta

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌های مبتنی بر گراف
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی
  • 3. کاربرد شبکه‌های بیزی در یادگیری ماشین
  • 4. ساختارهای شبکه‌های بیزی
  • 5. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
  • 6. یادگیری پارامترهای شبکه‌های بیزی
  • 7. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 8. روش‌های دقیق استنتاج
  • 9. روش‌های تقریبی استنتاج
  • 10. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف (MCMC)
  • 11. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 12. انواع زنجیره‌های مارکوف
  • 13. خواص زنجیره‌های مارکوف
  • 14. توزیع حالت پایدار
  • 15. روش‌های مونت کارلو
  • 16. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 17. نمونه‌گیری گیبس
  • 18. نمونه‌گیری از طریق رد کردن
  • 19. نمونه‌گیری از طریق نمونه‌گیری متوالی
  • 20. نمونه‌گیری از طریق MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 21. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 22. نمونه‌گیری از طریق MCMC با بازنگری
  • 23. نمونه‌گیری از طریق MCMC با تغییر متغیر
  • 24. نمونه‌گیری از طریق MCMC با پارامسه
  • 25. نمونه‌گیری از طریق MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 26. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 27. معیارهای همگرایی MCMC
  • 28. تست‌های تشخیص همگرایی
  • 29. روش‌های کاهش واریانس
  • 30. اصول بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 31. روش‌های گرادیان کاهشی
  • 32. انواع گرادیان کاهشی
  • 33. بهینه‌سازی تصادفی
  • 34. بهینه‌سازی دسته‌ای
  • 35. بهینه‌سازی مینی دسته‌ای
  • 36. تنظیم نرخ یادگیری
  • 37. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 38. بهینه‌سازی با مومنتوم
  • 39. بهینه‌سازی با آدام
  • 40. بهینه‌سازی با RMSprop
  • 41. بهینه‌سازی بر اساس زمان‌بندی نرخ یادگیری
  • 42. تنظیم فراپارامترها
  • 43. اعتبارسنجی متقابل
  • 44. جستجوی شبکه‌ای
  • 45. جستجوی تصادفی
  • 46. بهینه‌سازی بیزی
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری
  • 48. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 49. مدل‌های رگرسیون
  • 50. مدل‌های طبقه‌بندی
  • 51. مدل‌های ناپارامتری
  • 52. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 53. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 54. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 55. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA)
  • 56. نمونه‌گیری تصادفی در داده‌های بزرگ
  • 57. کاربرد نمونه‌گیری در تحلیل داده
  • 58. نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌بندی شده
  • 59. نمونه‌گیری تصادفی خوشه‌ای
  • 60. نمونه‌گیری تصادفی منظم
  • 61. نمونه‌گیری تصادفی هرمی
  • 62. نمونه‌گیری تصادفی با وزن
  • 63. نمونه‌گیری تصادفی تطبیقی
  • 64. نمونه‌گیری تصادفی برای سری‌های زمانی
  • 65. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل
  • 66. اعتبارسنجی نگهدارنده
  • 67. اعتبارسنجی متقابل K-Fold
  • 68. اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out
  • 69. اعتبارسنجی متقابل Stratified K-Fold
  • 70. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
  • 71. ماتریس درهم‌ریختگی
  • 72. دقت، صحت و بازیابی
  • 73. امتیاز F1
  • 74. منحنی ROC و AUC
  • 75. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
  • 76. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 77. ریشه خطای میانگوب مربعات (RMSE)
  • 78. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 79. ضریب تعیین (R-squared)
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 81. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 82. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 83. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 84. کاربرد مدل‌های گرافیکی در یادگیری عمیق
  • 85. مدل‌های گرافیکی در پردازش زبان طبیعی
  • 86. مدل‌های گرافیکی در بینایی ماشین
  • 87. مدل‌های گرافیکی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 88. مدل‌های گرافیکی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 89. مدل‌های گرافیکی در بیوانفورماتیک
  • 90. مدل‌های گرافیکی در سیستم‌های مالی
  • 91. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی داده
  • 92. حریم خصوصی داده‌ها
  • 93. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 94. مسئولیت‌پذیری الگوریتمی
  • 95. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 96. کاربرد مدلسازی در حل مسائل اجتماعی
  • 97. مدل‌سازی برای پیش‌بینی پدیده‌ها
  • 98. مدل‌سازی برای بهینه‌سازی فرآیندها
  • 99. مدل‌سازی برای تصمیم‌گیری
  • 100. مدل‌سازی برای ارزیابی سیاست‌ها

📚 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.