کتاب کاوش عمیق در الگوریتم NUTS برای استنتاج بیزی

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 کاوش عمیق در الگوریتم NUTS برای استنتاج بیزی

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی و نیاز به روش‌های نمونه‌گیری
  • 2. مفاهیم بنیادین احتمال و آمار در استنتاج بیزی
  • 3. تابع درستنمایی و اهمیت آن در مدل‌سازی بیزی
  • 4. توزیع پیشین و نحوه انتخاب آن
  • 5. توزیع پسین و محاسبه آن
  • 6. مفهوم نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 7. چالش‌های نمونه‌گیری در ابعاد بالا
  • 8. معرفی الگوریتم‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 9. مبانی نظری MCMC
  • 10. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. نکات پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 12. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 13. نکات پیاده‌سازی گیبس سمپلینگ
  • 14. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس سمپلینگ
  • 15. مفهوم همگرایی در MCMC
  • 16. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 17. روش‌های تشخیص عدم همگرایی
  • 18. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 19. مقدمه‌ای بر الگوریتم نمونه‌گیری از طریق گام‌برداری (NUTS)
  • 20. تفاوت NUTS با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 21. مبانی دینامیک هامیلتونی در NUTS
  • 22. معادله حرکت هامیلتون
  • 23. پتانسیل و انرژی جنبشی در سیستم هامیلتونی
  • 24. انتخاب گام زمانی و تعداد مراحل در شبیه‌سازی دینامیک
  • 25. انتگرال‌گیری عددی در دینامیک هامیلتونی
  • 26. روش Leapfrog برای انتگرال‌گیری
  • 27. کاهش خطای انتگرال‌گیری در Leapfrog
  • 28. بازتاب و برگشت در فضای فاز
  • 29. پیاده‌سازی شبیه‌سازی دینامیک هامیلتونی
  • 30. مفهوم انرژی کل و پایستگی آن
  • 31. بررسی پایستگی انرژی در شبیه‌سازی
  • 32. اهمیت تابع گرادیان در NUTS
  • 33. محاسبه گرادیان تابع درستنمایی و پیشین
  • 34. استفاده از گرادیان برای هدایت نمونه‌گیری
  • 35. مفهوم "توقف" در NUTS
  • 36. شرایط توقف در الگوریتم NUTS
  • 37. استراتژی "برگشت" در NUTS
  • 38. پیاده‌سازی استراتژی برگشت
  • 39. تکنیک "توسعه دوطرفه" (Doubling)
  • 40. نحوه اجرای تکنیک توسعه دوطرفه
  • 41. مدیریت فضای جستجو در NUTS
  • 42. بهینه‌سازی پارامترهای NUTS
  • 43. انتخاب گام زمانی اولیه
  • 44. تنظیم تعداد مراحل شبیه‌سازی
  • 45. تنظیم آستانه توقف
  • 46. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 47. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 48. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 49. مدل‌های فضای حالت بیزی
  • 50. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 51. پیاده‌سازی NUTS با کتابخانه‌های استاندارد
  • 52. استفاده از PyMC3 برای NUTS
  • 53. استفاده از Stan برای NUTS
  • 54. استفاده از TensorFlow Probability برای NUTS
  • 55. مقایسه عملکرد NUTS در کتابخانه‌های مختلف
  • 56. بهینه‌سازی پیاده‌سازی NUTS
  • 57. استفاده از محاسبات موازی
  • 58. بهینه‌سازی محاسبات گرادیان
  • 59. نکات پیشرفته در NUTS
  • 60. مدیریت نمونه‌های تکراری
  • 61. فیلتر کردن نمونه‌های اولیه (Warm-up)
  • 62. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 63. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 64. مقایسه NUTS با الگوریتم‌های دیگر در عمل
  • 65. مطالعات موردی کاربرد NUTS
  • 66. کاربرد NUTS در علوم زیستی
  • 67. کاربرد NUTS در علوم اقتصادی
  • 68. کاربرد NUTS در مهندسی
  • 69. کاربرد NUTS در یادگیری ماشین
  • 70. نکات مهم در تفسیر نتایج NUTS
  • 71. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 72. پیش‌بینی و مدل‌سازی آینده
  • 73. تصمیم‌گیری مبتنی بر عدم قطعیت
  • 74. مدیریت ریسک در مدل‌های بیزی
  • 75. چالش‌های عملی در استفاده از NUTS
  • 76. اندازه مجموعه داده و پیچیدگی مدل
  • 77. نیاز به دانش تخصصی در پیاده‌سازی
  • 78. تفسیر نتایج در مدل‌های پیچیده
  • 79. ملاحظات مربوط به منابع محاسباتی
  • 80. آینده پژوهی الگوریتم NUTS
  • 81. توسعه‌های جدید در NUTS
  • 82. کاربرد NUTS در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 83. ترکیب NUTS با روش‌های دیگر
  • 84. اهمیت NUTS در تحقیقات علمی
  • 85. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
  • 86. مرور بر اصول استنتاج بیزی
  • 87. مرور بر الگوریتم‌های MCMC
  • 88. مرور بر جزئیات فنی NUTS
  • 89. اهمیت درک عمیق NUTS
  • 90. نقش NUTS در پیشرفت علم
  • 91. مسیرهای یادگیری بیشتر در استنتاج بیزی
  • 92. منابع معتبر برای مطالعه بیشتر
  • 93. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی NUTS
  • 94. آمادگی برای مواجهه با چالش‌ها
  • 95. پتانسیل NUTS در حل مسائل پیچیده
  • 96. دیدگاه نهایی نسبت به NUTS

📚 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.