سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاوش در جزئیات فنی No-U-Turn Sampler

کتاب کاوش در جزئیات فنی No-U-Turn Sampler

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 در جزئیات فنی No-U-Turn Sampler

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیرهای زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. مبانی نظری نمونه‌گیری
  • 3. معرفی نمونه‌گیر No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 4. تفاوت NUTS با سایر نمونه‌گیرها
  • 5. ماتریس کوواریانس و اهمیت آن
  • 6. تشخیص و مدیریت ماتریس کوواریانس نامناسب
  • 7. تنظیمات پارامتری نمونه‌گیر NUTS
  • 8. تنظیم گام زمانی (step size)
  • 9. تنظیم تعداد مراحل لگ (leapfrog steps)
  • 10. اهمیت تنظیمات اولیه
  • 11. حالت‌های خطا در NUTS
  • 12. شناسایی خطاهای ناشی از گام زمانی نامناسب
  • 13. مدیریت خطاهای ناشی از تعداد مراحل لگ
  • 14. خطاهای ناشی از فضای پارامتری نامناسب
  • 15. مفهوم انرژی پتانسیل در مدل‌های آماری
  • 16. رابطه انرژی پتانسیل با تابع درستنمایی
  • 17. انرژی پتانسیل در مدل‌های پیچیده
  • 18. بهینه‌سازی انرژی پتانسیل
  • 19. مفهوم گرادیان انرژی پتانسیل
  • 20. محاسبه گرادیان در مدل‌های مختلف
  • 21. استفاده از گرادیان برای حرکت در فضای پارامتری
  • 22. روش‌های عددی محاسبه گرادیان
  • 23. الگوریتم لگ (Leapfrog Integration)
  • 24. مراحل اجرای الگوریتم لگ
  • 25. نقش گام زمانی در الگوریتم لگ
  • 26. خطاهای ناشی از الگوریتم لگ
  • 27. اصلاحات در الگوریتم لگ
  • 28. بازتاب (Reflection) در NUTS
  • 29. نقش بازتاب در حفظ انرژی
  • 30. مدیریت بازتاب‌های نامناسب
  • 31. شبیه‌سازی با NUTS
  • 32. تولید نمونه‌ها
  • 33. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 34. تشخیص همگرایی زنجیره‌ها
  • 35. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (R-hat)
  • 36. تحلیل داده‌های پس از همگرایی
  • 37. رسم نمودارهای توزیع پسین
  • 38. محاسبه میانگین و واریانس پسین
  • 39. محاسبه فواصل اطمینان
  • 40. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از NUTS
  • 41. معیارهای انتخاب مدل
  • 42. استفاده از NUTS در مدل‌های خطی
  • 43. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 44. کاربرد NUTS در مدل‌های غیرخطی
  • 45. مدل‌های رگرسیون غیرخطی بیزی
  • 46. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 47. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی با NUTS
  • 48. مدل‌های مختلط (Mixed-effects Models)
  • 49. کاربرد NUTS در مدل‌های مختلط
  • 50. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 51. تحلیل سری‌های زمانی با NUTS
  • 52. مدل‌های مکانی بیزی
  • 53. تحلیل داده‌های مکانی با NUTS
  • 54. کاربرد NUTS در یادگیری ماشین
  • 55. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 56. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه‌های عصبی با NUTS
  • 57. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 58. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی با NUTS
  • 59. مدل‌های گرافیکی و NUTS
  • 60. کشف ساختار در مدل‌های گرافیکی
  • 61. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 62. کاربرد NUTS در HMM
  • 63. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 64. تحلیل اسناد با NUTS
  • 65. مدل‌های زیست‌شناختی بیزی
  • 66. کاربرد NUTS در زیست‌شناسی
  • 67. مدل‌های اقتصادی بیزی
  • 68. تحلیل داده‌های اقتصادی با NUTS
  • 69. مدل‌های علوم اجتماعی بیزی
  • 70. کاربرد NUTS در علوم اجتماعی
  • 71. مدل‌های شبیه‌سازی پیچیده
  • 72. بهینه‌سازی شبیه‌سازی با NUTS
  • 73. تکنیک‌های پیشرفته در NUTS
  • 74. کاهش ابعاد در NUTS
  • 75. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های با ابعاد بالا
  • 76. نمونه‌گیری در فضاهای پارامتری بزرگ
  • 77. بهبود کارایی NUTS
  • 78. تکنیک‌های موازی‌سازی در NUTS
  • 79. استفاده از سخت‌افزارهای موازی
  • 80. کتابخانه‌های پیاده‌سازی NUTS
  • 81. PyMC3 و NUTS
  • 82. Stan و NUTS
  • 83. TensorFlow Probability و NUTS
  • 84. JAX و NUTS
  • 85. کاربرد NUTS در مسائل عملی
  • 86. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 87. پیش‌بینی وضعیت بیماران
  • 88. تحلیل داده‌های مالی
  • 89. مدیریت ریسک
  • 90. تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 91. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
  • 92. تحلیل داده‌های مهندسی
  • 93. بهبود طراحی سیستم‌ها
  • 94. تحلیل داده‌های محیط زیست
  • 95. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 96. تمرین‌های عملی با NUTS
  • 97. مثال‌های کاربردی
  • 98. کار با داده‌های واقعی
  • 99. حل مسائل پیچیده با NUTS
  • 100. آینده 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.