سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب محدودیت‌های MCMC در مورد مدل‌های با پارامترهای زیاد

کتاب محدودیت‌های MCMC در مورد مدل‌های با پارامترهای زیاد

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 محدودیت‌های MCMC در مورد مدل‌های با پارامترهای زیاد

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
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. تاریخچه و سیر تحول MCMC
  • 4. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 5. کاربرد MCMC در آمار و احتمال
  • 6. کاربرد MCMC در فیزیک
  • 7. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 8. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 9. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی
  • 10. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 11. محدودیت‌های اساسی MCMC
  • 12. پیچیدگی محاسباتی در MCMC
  • 13. نیاز به نمونه‌گیری اولیه (burn-in)
  • 14. همگرایی در MCMC
  • 15. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 16. روش‌های تشخیص ناهمگرایی
  • 17. وابستگی زنجیره‌ها در MCMC
  • 18. اثر همبستگی بر کارایی MCMC
  • 19. کاهش همبستگی در زنجیره‌ها
  • 20. انتخاب گام مناسب در الگوریتم‌ها
  • 21. تاثیر اندازه گام بر همگرایی
  • 22. بهینه‌سازی اندازه گام
  • 23. مدل‌های با پارامترهای زیاد
  • 24. چالش‌های MCMC در ابعاد بالا
  • 25. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 26. مدل‌های آماری پیچیده
  • 27. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 28. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 29. مشکلات مربوط به توزیع‌های پیشین
  • 30. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 31. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج
  • 32. توزیع‌های پسین غیرقابل تحلیلی
  • 33. نیاز به روش‌های تقریبی
  • 34. روش‌های تقریبی در MCMC
  • 35. تقریب گاوسی
  • 36. تقریب لاپلاسی
  • 37. روش‌های مبتنی بر انتگرال‌گیری
  • 38. انتگرال‌گیری عددی
  • 39. تکنیک‌های انتگرال‌گیری عددی
  • 40. محدودیت‌های انتگرال‌گیری عددی
  • 41. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 42. نمونه‌گیری از طریق تبدیل
  • 43. نمونه‌گیری از طریق ترکیب
  • 44. روش‌های نمونه‌گیری از طریق پذیرش-رد
  • 45. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 46. پارامترهای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 47. تنظیم پارامترهای Metropolis-Hastings
  • 48. کاستی‌های Metropolis-Hastings
  • 49. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 50. کاربرد الگوریتم گیبس
  • 51. محدودیت‌های الگوریتم گیبس
  • 52. ترکیب الگوریتم‌های MCMC
  • 53. روش‌های نمونه‌گیری ترکیبی
  • 54. طراحی الگوریتم‌های MCMC سفارشی
  • 55. روش‌های بهبود کارایی MCMC
  • 56. نمونه‌گیری با واریانس کاهش‌یافته
  • 57. روش‌های شتاب‌دهنده همگرایی
  • 58. استفاده از اطلاعات ساختاری مدل
  • 59. روش‌های موازی‌سازی در MCMC
  • 60. پیاده‌سازی MCMC موازی
  • 61. موازی‌سازی داده و مدل
  • 62. چالش‌های پیاده‌سازی موازی
  • 63. ارزیابی کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 64. معیارهای ارزیابی آماری
  • 65. معیارهای ارزیابی محاسباتی
  • 66. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MCMC
  • 67. تحلیل حساسیت نتایج MCMC
  • 68. تأثیر پارامترهای ورودی بر نتایج
  • 69. تأثیر پارامترهای الگوریتم بر نتایج
  • 70. اهمیت اعتبارسنجی نتایج MCMC
  • 71. استفاده از داده‌های مستقل برای اعتبارسنجی
  • 72. تکنیک‌های بصری‌سازی نتایج MCMC
  • 73. نمودارهای سری زمانی
  • 74. نمودارهای توزیع پسین
  • 75. نمودارهای پراکندگی
  • 76. نمودارهای مقایسه‌ای
  • 77. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
  • 78. برآورد پارامترها با MCMC
  • 79. محاسبه فواصل اطمینان
  • 80. آزمون فرض آماری
  • 81. استنتاج بیزی با MCMC
  • 82. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 83. ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 84. محدودیت‌های MCMC در توزیع‌های چندوجهی
  • 85. مسائل مربوط به مینیمم‌های محلی
  • 86. روش‌های خروج از مینیمم‌های محلی
  • 87. تکنیک‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی
  • 88. ترکیب MCMC با روش‌های دیگر
  • 89. MCMC و بهینه‌سازی
  • 90. MCMC و یادگیری عمیق
  • 91. کاربردهای پیشرفته MCMC
  • 92. MCMC در تحلیل سری‌های زمانی پیچیده
  • 93. MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 94. MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 95. MCMC در بینایی ماشین
  • 96. محدودیت‌های MCMC در زمان واقعی
  • 97. چالش‌های محاسباتی در کاربردهای بزرگ
  • 98. تکنیک‌های MCMC برای داده‌های حجیم
  • 99. روش‌های نمونه‌گیری فشرده
  • 100. آینده پژوهش در MCMC

📚 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.