سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Hamiltonian Monte Carlo: ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی بیزی سطوح بالا

کتاب Hamiltonian Monte Carlo: ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی بیزی سطوح بالا

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 Hamiltonian Monte Carlo: ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی بیزی سطوح بالا

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

موضوع میانی: Hamiltonian Monte Carlo (HMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی و ضرورت روش‌های نمونه‌گیری
  • 2. مبانی احتمال و آمار در مدل‌سازی بیزی
  • 3. مفهوم توزیع پیشین، درستنمایی و پسین
  • 4. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 5. محدودیت‌های روش‌های تحلیلی در مدل‌سازی بیزی
  • 6. نیاز به روش‌های عددی برای تخمین توزیع پسین
  • 7. معرفی روش‌های مونت کارلو
  • 8. مفهوم زنجیره‌های مارکوف
  • 9. زنجیره‌های مارکوف در فضای حالت گسسته
  • 10. زنجیره‌های مارکوف در فضای حالت پیوسته
  • 11. شرط ایستا بودن زنجیره‌های مارکوف
  • 12. شرط ارگودیک بودن زنجیره‌های مارکوف
  • 13. مفهوم توزیع پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 14. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. مراحل پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 16. انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 17. کارایی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 18. محدودیت‌های Metropolis-Hastings در فضاهای با ابعاد بالا
  • 19. مفهوم گرادیان و کاربرد آن در بهینه‌سازی
  • 20. گرادیان نزولی و کاربردهای آن
  • 21. مفهوم انرژی در فیزیک آماری
  • 22. ارتباط انرژی با تابع چگالی احتمال
  • 23. تبدیل از تابع چگالی به تابع انرژی
  • 24. مفهوم پتانسیل در مدل‌سازی آماری
  • 25. مفهوم هامیلتونی در فیزیک کلاسیک
  • 26. قانون بقای انرژی هامیلتونی
  • 27. معادلات حرکت هامیلتونی
  • 28. ارتباط با مکانیک لاگرانژی
  • 29. نکات کلیدی در معادلات هامیلتونی
  • 30. مفهوم فضای فاز
  • 31. انتقال در فضای فاز
  • 32. حرکت در فضای فاز تحت هامیلتونی
  • 33. مفهوم دینامیک هامیلتونی
  • 34. شبیه‌سازی دینامیک هامیلتونی
  • 35. انتخاب گام زمانی در شبیه‌سازی
  • 36. روش‌های انتگرال‌گیری عددی برای معادلات دیفرانسیل
  • 37. روش اویلر و محدودیت‌های آن
  • 38. روش‌های مرتبه بالاتر (مانند رونگه-کوتا)
  • 39. مفهوم حفظ انرژی در انتگرال‌گیری عددی
  • 40. مشکلات انتگرال‌گیری عددی در دینامیک هامیلتونی
  • 41. مقدمه‌ای بر Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 42. ایده اصلی HMC: ترکیب دینامیک هامیلتونی با روش‌های مونت کارلو
  • 43. استفاده از شتاب برای نمونه‌گیری کارآمد
  • 44. مفهوم "مسیر" در HMC
  • 45. طول مسیر و تأثیر آن بر نمونه‌گیری
  • 46. مفهوم "شتاب" در HMC
  • 47. نقش گرادیان تابع انرژی در شتاب‌دهی
  • 48. الگوریتم HMC: گام‌های اصلی
  • 49. شبیه‌سازی دینامیک هامیلتونی برای تولید مسیر
  • 50. تصحیح Metropolis برای مسیر تولید شده
  • 51. مزایای HMC نسبت به Metropolis-Hastings
  • 52. کارایی HMC در فضاهای با ابعاد بالا
  • 53. کارایی HMC در مدل‌های پیچیده
  • 54. چالش‌های HMC: تنظیم پارامترها
  • 55. انتخاب گام زمانی مناسب
  • 56. تنظیم تعداد گام‌های شبیه‌سازی دینامیکی
  • 57. تنظیم پارامترهای تابع پیشنهاد (در صورت استفاده)
  • 58. مفهوم "burn-in" و تشخیص آن
  • 59. تشخیص همگرایی در HMC
  • 60. معیارهای تشخیص همگرایی (مانند R-hat)
  • 61. تکنیک‌های بهبود کارایی HMC
  • 62. استفاده از leapfrog integrator
  • 63. بهبود leapfrog integrator
  • 64. مفهوم "NUTS" (No-U-Turn Sampler)
  • 65. چرا NUTS کارآمدتر است؟
  • 66. مراحل الگوریتم NUTS
  • 67. مقایسه NUTS با HMC استاندارد
  • 68. کاربرد HMC در مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی
  • 69. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 70. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 71. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 72. کاربرد HMC در یادگیری ماشین
  • 73. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 74. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی
  • 75. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 76. کاربرد HMC در علوم زیستی
  • 77. مدل‌سازی ژنومیک بیزی
  • 78. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک بیزی
  • 79. مدل‌سازی بیزی در علوم اجتماعی
  • 80. تحلیل داده‌های نظرسنجی بیزی
  • 81. مدل‌سازی پیش‌بینی در علوم اقتصادی
  • 82. پیاده‌سازی HMC با استفاده از کتابخانه‌ها
  • 83. معرفی کتابخانه‌های پایتون (مانند PyMC3، Stan)
  • 84. مثال‌های عملی پیاده‌سازی HMC
  • 85. ساخت یک مدل بیزی ساده با HMC
  • 86. تحلیل نتایج نمونه‌گیری HMC
  • 87. تفسیر توزیع پسین
  • 88. ارزیابی عدم قطعیت با استفاده از نمونه‌ها
  • 89. مقایسه با نتایج روش‌های دیگر
  • 90. ملاحظات محاسباتی در HMC
  • 91. نیاز به منابع محاسباتی قوی
  • 92. بهینه‌سازی کد برای سرعت
  • 93. مقایسه زمانی HMC با روش‌های دیگر
  • 94. نکات پیشرفته در HMC
  • 95. استفاده از HMC در مدل‌های با وابستگی‌های پیچیده
  • 96. مدل‌سازی دینامیک سیستم‌ها با HMC
  • 97. ملاحظات مربوط به توزیع‌های پسین غیرمتعارف
  • 98. چالش‌های HMC در عمل
  • 99. اشکالات رایج در پیاده‌سازی HMC
  • 100. راه‌حل‌های اشکال‌زدایی

📚 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.