سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی الگوریتم‌های نمونه‌گیری توزیع شده MCMC

کتاب طراحی الگوریتم‌های نمونه‌گیری توزیع شده MCMC

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 طراحی الگوریتم‌های نمونه‌گیری توزیع شده MCMC

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری توزیع شده (Distributed MCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مبانی نظری زنجیره‌های مارکوف و فرآیندهای تصادفی
  • 3. تعریف و خواص توزیع هدف در MCMC
  • 4. مفهوم توزیع پایدار و شرایط همگرایی
  • 5. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 6. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 7. پیاده‌سازی الگوریتم گیبس در مسائل ساده
  • 8. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 9. مفهوم تابع پیش‌نویس (Proposal Distribution)
  • 10. نحوه تولید نمونه‌های جدید در متروپلیس-هستینگز
  • 11. محاسبه نسبت پذیرش در متروپلیس-هستینگز
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 13. الگوریتم متروپلیس
  • 14. تفاوت متروپلیس و متروپلیس-هستینگز
  • 15. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده با متروپلیس-هستینگز
  • 16. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 17. نمونه‌گیری با گرادیان میانگین (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 18. مفهوم انرژی پتانسیل و حرکت در HMC
  • 19. استفاده از معادلات همیلتون در HMC
  • 20. الگوریتم دینامیک لنژوین مونت کارلو (Langevin Monte Carlo)
  • 21. مفهوم حرکت براونی و انتگرال‌گیری عددی
  • 22. رویکردهای MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 23. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته سلسله مراتبی
  • 24. نمونه‌گیری از پارامترهای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 25. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 26. مدل‌های سری زمانی با استفاده از MCMC
  • 27. تخمین پارامترهای مدل‌های اقتصادسنجی
  • 28. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 29. مدل‌سازی جمعیت با روش‌های MCMC
  • 30. تحلیل داده‌های ژنتیکی و اپیدمیولوژیک
  • 31. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 32. تخمین پارامترهای مدل‌های بیزی
  • 33. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین
  • 34. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
  • 35. فیلترینگ بیزی با استفاده از MCMC
  • 36. شناسایی مدل در پردازش سیگنال
  • 37. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 38. تخمین توزیع در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 39. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 40. الگوریتم‌های MCMC توزیع شده
  • 41. مبانی نظری نمونه‌گیری توزیع شده
  • 42. چالش‌های نمونه‌گیری توزیع شده
  • 43. الگوریتم‌های توزیع شده مبتنی بر اشتراک‌گذاری نمونه
  • 44. الگوریتم‌های توزیع شده مبتنی بر اشتراک‌گذاری مدل
  • 45. الگوریتم W-MCMC
  • 46. الگوریتم A-MCMC
  • 47. الگوریتم D-MCMC
  • 48. الگوریتم P-MCMC
  • 49. الگوریتم P-CSA-MCMC
  • 50. الگوریتم P-CSA-MCMC با چندین عامل
  • 51. الگوریتم‌های توزیع شده با ارتباطات غیرهمزمان
  • 52. الگوریتم‌های توزیع شده با ارتباطات همزمان
  • 53. الگوریتم‌های توزیع شده با استفاده از میانجی‌گر
  • 54. الگوریتم‌های توزیع شده با استفاده از گروه بندی
  • 55. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MCMC توزیع شده
  • 56. معیارهای همگرایی در MCMC
  • 57. معیارهای کارایی در MCMC توزیع شده
  • 58. تست‌های همگرایی (Gelman-Rubin, Geweke)
  • 59. آنالیز اتوکورلاسیون سری زمانی نمونه‌ها
  • 60. اندازه‌گیری میزان اتلاف نمونه (Effective Sample Size - ESS)
  • 61. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف
  • 62. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 63. تنظیم گام (Step Size) در HMC
  • 64. تنظیم تابع پیش‌نویس در متروپلیس-هستینگز
  • 65. تنظیم پارامترهای تشدید (Tuning Parameters)
  • 66. استفاده از تکنیک‌های Warm-up و Burn-in
  • 67. بررسی و تشخیص مشکلات همگرایی
  • 68. راهکارهای بهبود همگرایی
  • 69. استفاده از چندین زنجیره موازی
  • 70. تکنیک‌های تسریع همگرایی
  • 71. نمونه‌گیری از توزیع‌های با ابعاد بالا
  • 72. چالش‌های ابعاد بالا در MCMC
  • 73. روش‌های مقابله با نفرین ابعاد
  • 74. استفاده از MCMC در استنتاج بیزی
  • 75. مبانی استنتاج بیزی
  • 76. تفسیر نتایج حاصل از MCMC در استنتاج بیزی
  • 77. ساخت مدل‌های بیزی سفارشی
  • 78. کاربرد MCMC در تحلیل سری‌های زمانی بیزی
  • 79. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 80. مدل‌های GARCH بیزی
  • 81. کاربرد MCMC در مدل‌های گراف بیزی
  • 82. استنتاج در مدل‌های گراف بیزی
  • 83. یادگیری ساختار مدل‌های گراف بیزی
  • 84. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 85. بهینه‌سازی توابع هدف با استفاده از MCMC
  • 86. طراحی الگوریتم‌های بهینه‌سازی توزیع شده
  • 87. ملاحظات پیاده‌سازی MCMC توزیع شده
  • 88. انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری مناسب
  • 89. مدیریت حافظه و ارتباطات در سیستم‌های توزیع شده
  • 90. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MCMC توزیع شده
  • 91. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها
  • 92. مطالعات موردی پیشرفته MCMC توزیع شده
  • 93. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده کلان مقیاس
  • 94. کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 95. کاربرد در داده‌های حجیم (Big Data)
  • 96. کاربرد در یادگیری ماشین توزیع شده
  • 97. کاربرد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی پیچیده
  • 98. کاربرد در شبیه‌سازی‌های فیزیکی و مهندسی
  • 99. آینده پژوهی در الگوریتم‌های MCMC توزیع شده
  • 100. روش‌های نوین نمونه‌گیری

📚 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.