سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب HMC و NUTS: پیشرفت‌های کلیدی در نمونه‌گیری MCMC با Stan

کتاب HMC و NUTS: پیشرفت‌های کلیدی در نمونه‌گیری MCMC با Stan

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 HMC و NUTS: پیشرفت‌های کلیدی در نمونه‌گیری MCMC با Stan

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های احتمالاتی و استنباط بیزی
  • 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی آماری
  • 4. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل آماری
  • 5. نصب و پیکربندی Stan برای مدل‌سازی بیزی
  • 6. مقدمه‌ای بر Stan و سینتکس آن
  • 7. ساخت اولین مدل بیزی در Stan
  • 8. نحوه‌های مختلف تعریف توابع احتمال در Stan
  • 9. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیشین و پسین
  • 10. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 11. تکنیک‌های تشخیص عدم همگرایی
  • 12. نمودارهای Trace و Autocorrelation
  • 13. معیارهای ارزیابی کیفیت نمونه‌ها (R-hat, ESS)
  • 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم HMC
  • 15. مکانیک کلیدی در HMC: حرکت و برگشت
  • 16. تنظیم پارامترهای HMC: گام زمانی و تعداد گام‌ها
  • 17. مزایای HMC نسبت به روش‌های نمونه‌گیری سنتی
  • 18. کاربرد HMC در مدل‌های خطی ساده
  • 19. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی بیزی با HMC
  • 20. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی با HMC
  • 21. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 22. نمونه‌گیری از مدل‌های چندسطحی
  • 23. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی با HMC
  • 24. مدل‌های فضایی در Stan
  • 25. کاربرد HMC در مدل‌های پیش‌بینی
  • 26. مقدمه‌ای بر NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 27. تفاوت NUTS با HMC استاندارد
  • 28. بهبود کارایی NUTS در فضاهای با ابعاد بالا
  • 29. پیاده‌سازی NUTS در Stan
  • 30. تنظیمات پیشرفته NUTS
  • 31. مقایسه عملکرد HMC و NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 32. مدل‌سازی داده‌های گسسته با NUTS
  • 33. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با NUTS
  • 34. مدل‌های ناپارامتری در Stan
  • 35. تکنیک‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 36. مدل‌سازی توزیع‌های ترکیبی با HMC و NUTS
  • 37. بهینه‌سازی مدل‌های بیزی با استفاده از HMC و NUTS
  • 38. مدل‌سازی داده‌های پرت و نامعلوم
  • 39. کاربرد HMC و NUTS در علوم داده
  • 40. تحلیل داده‌های زیست‌شناسی با مدل‌های بیزی
  • 41. مدل‌سازی داده‌های اقتصادی با HMC و NUTS
  • 42. کاربرد در علوم اجتماعی و رفتار
  • 43. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای در Stan
  • 44. مدل‌سازی رویدادهای نادر با HMC و NUTS
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطای متغیر
  • 46. مدل‌سازی عدم قطعیت در پارامترها
  • 47. استفاده از Stan برای مدل‌سازی‌های سفارشی
  • 48. بهبود کارایی کد Stan
  • 49. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 50. نوشتن توابع کمکی در Stan
  • 51. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته MCMC
  • 52. روش‌های نمونه‌گیری در فضاهای گسسته
  • 53. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 54. مفاهیم مربوط به انرژی و پتانسیل در HMC
  • 55. تنظیم گام زمانی در HMC: انتخاب بهینه
  • 56. تعداد گام‌ها در HMC: تعادل بین دقت و سرعت
  • 57. تنظیمات مربوط به انحراف استاندارد گام در HMC
  • 58. درک پارامترهای پیشرفته NUTS
  • 59. تنظیمات مربوط به حداکثر عمق بازگشتی در NUTS
  • 60. کاربرد NUTS در مدل‌های با ابعاد بسیار بالا
  • 61. مدل‌سازی داده‌های پرت و دورافتاده با رویکردهای بیزی
  • 62. استفاده از Stan برای مدل‌سازی‌های سفارشی پیچیده
  • 63. بهینه‌سازی حافظه و سرعت اجرای کد Stan
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 65. نوشتن و استفاده از توابع سفارشی در Stan
  • 66. مدل‌سازی داده‌های سلسله‌مراتبی چند سطحی پیچیده
  • 67. استفاده از HMC و NUTS برای مدل‌سازی‌های پیش‌بینی کننده
  • 68. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های بیزی
  • 69. ارزیابی پیش‌بینی با معیارهای بیزی
  • 70. مدل‌سازی داده‌های گسسته با رویکردهای جدید
  • 71. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با رویکردهای جدید
  • 72. کاربرد HMC و NUTS در مدل‌سازی‌های زمانی پویا
  • 73. تحلیل داده‌های فضایی-زمانی با Stan
  • 74. مدل‌سازی داده‌های با ساختار پیچیده
  • 75. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی‌های آماری
  • 76. مقدمه‌ای بر روش‌های Bayesian Optimization
  • 77. کاربرد Bayesian Optimization با Stan
  • 78. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی
  • 79. مدل‌سازی داده‌های گرافی
  • 80. مدل‌سازی داده‌های متنی با رویکردهای بیزی
  • 81. استفاده از HMC و NUTS برای مدل‌سازی‌های ترکیبی
  • 82. بهبود قابلیت تفسیر مدل‌های بیزی
  • 83. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از معیارهای بیزی
  • 84. مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا با HMC و NUTS
  • 85. تکنیک‌های نمونه‌گیری برای توزیع‌های با چگالی پایین
  • 86. مدل‌سازی داده‌های با ساختار تکرارشونده
  • 87. کاربرد HMC و NUTS در تحقیقات علمی
  • 88. مدل‌سازی داده‌های حاشیه‌ای
  • 89. روش‌های پیشرفته برای ارزیابی همگرایی
  • 90. مدل‌سازی داده‌های با وابستگی‌های پیچیده
  • 91. استفاده از Stan برای مدل‌سازی‌های یادگیری ماشین بیزی
  • 92. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از HMC و NUTS
  • 93. مدل‌سازی داده‌های با عدم قطعیت بالا
  • 94. کاربرد HMC و NUTS در تحلیل بیزی پیشرفته
  • 95. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های HMC و NUTS
  • 96. آینده نمونه‌گیری MCMC در Stan

📚 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.