سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حل مسائل یادگیری ماشین با رویکردهای بیزی و PyMC

کتاب حل مسائل یادگیری ماشین با رویکردهای بیزی و PyMC

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 حل مسائل یادگیری ماشین با رویکردهای بیزی و PyMC

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

موضوع میانی: کاربرد PyMC در یادگیری ماشین بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 2. مفاهیم پایه احتمالات و آمار
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی
  • 5. مزایای رویکرد بیزی در یادگیری ماشین
  • 6. معرفی کتابخانه PyMC
  • 7. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 8. ساختار مدل‌های بیزی در PyMC
  • 9. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمالی
  • 10. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 11. تخمین پارامترها با روش‌های بیزی
  • 12. روش‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 13. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 14. نمونه‌بردار گیبس
  • 15. نمونه‌بردار هَستینگ-متروپلیس
  • 16. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 17. شاخص‌های ارزیابی همگرایی
  • 18. مدل‌های خطی بیزی
  • 19. رگرسیون خطی بیزی
  • 20. رگرسیون لجستیک بیزی
  • 21. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 22. طبقه‌بند بیزی ساده (Naive Bayes)
  • 23. طبقه‌بندهای بیزی پیشرفته‌تر
  • 24. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 25. مدل‌های اتورگرسیو (AR) بیزی
  • 26. مدل‌های میانگین متحرک (MA) بیزی
  • 27. مدل‌های ARMA و ARIMA بیزی
  • 28. مدل‌های فضایی بیزی
  • 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های فضایی
  • 30. کاربرد مدل‌های فضایی در علوم زیستی
  • 31. کاربرد مدل‌های فضایی در اقتصاد
  • 32. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 33. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 34. مثال‌هایی از مدل‌های سلسله مراتبی
  • 35. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 36. شبکه‌های بیزی
  • 37. ساخت و استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 38. کاربرد شبکه‌های بیزی در تشخیص پزشکی
  • 39. یادگیری ماشین با شبکه‌های عصبی بیزی
  • 40. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 41. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 42. مزایای شبکه‌های عصبی بیزی
  • 43. کاربرد در پردازش تصویر
  • 44. یادگیری تقویتی بیزی
  • 45. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 46. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 47. یادگیری تقویتی بیزی
  • 48. کاربرد در رباتیک
  • 49. مدل‌سازی عدم قطعیت در یادگیری ماشین
  • 50. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 51. روش‌های کاهش عدم قطعیت
  • 52. کاربرد در تصمیم‌گیری
  • 53. مباحث پیشرفته در PyMC
  • 54. پیچاندن مدل‌ها در PyMC
  • 55. مدل‌سازی سفارشی در PyMC
  • 56. بهینه‌سازی مدل‌های PyMC
  • 57. کاربرد PyMC در علوم اقتصادی و مالی
  • 58. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی
  • 59. پیش‌بینی قیمت سهام با رویکرد بیزی
  • 60. مدل‌سازی اقتصادسنجی بیزی
  • 61. کاربرد PyMC در علوم زیستی و پزشکی
  • 62. مدل‌سازی داده‌های بالینی
  • 63. تحلیل بقا بیزی
  • 64. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک بیزی
  • 65. کاربرد PyMC در علوم اجتماعی
  • 66. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 67. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 68. تحلیل شبکه‌های اجتماعی بیزی
  • 69. کاربرد PyMC در علوم محیطی
  • 70. مدل‌سازی آلودگی هوا
  • 71. پیش‌بینی آب و هوا با رویکرد بیزی
  • 72. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 73. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین بیزی
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. سوگیری در مدل‌های بیزی
  • 76. مسئولیت‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بیزی
  • 78. شبکه‌های عصبی کانولوشنال بیزی
  • 79. شبکه‌های عصبی بازگشتی بیزی
  • 80. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 81. کاربرد PyMC در مهندسی
  • 82. مدل‌سازی قابلیت اطمینان سیستم‌ها
  • 83. بهینه‌سازی طراحی با رویکرد بیزی
  • 84. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 85. کاربرد PyMC در علوم کامپیوتر
  • 86. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 87. سیستم‌های توصیه‌گر بیزی
  • 88. تحلیل داده‌های بزرگ با PyMC
  • 89. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی غیرپارامتری
  • 90. فرآیندهای گوسی
  • 91. کاربرد فرآیندهای گوسی در رگرسیون
  • 92. مدل‌های مخلوط بیزی
  • 93. کاربرد در خوشه‌بندی
  • 94. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل تفسیر بیزی
  • 95. روش‌های تفسیر مدل‌های بیزی
  • 96. ارزیابی قابلیت تفسیر
  • 97. کاربرد در حوزه‌های حساس
  • 98. مدل‌سازی فرآیندهای زیستی پیچیده
  • 99. تحلیل داده‌های ژنومیک بیزی
  • 100. مدل‌سازی تعاملات مولکولی

📚 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.