سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد PyMC برای مدل‌سازی بیزی در یادگیری ماشین

کتاب کاربرد PyMC برای مدل‌سازی بیزی در یادگیری ماشین

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 کاربرد PyMC برای مدل‌سازی بیزی در یادگیری ماشین

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

موضوع میانی: کاربرد PyMC در یادگیری ماشین بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی و PyMC
  • 2. مفاهیم کلیدی احتمال بیزی
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 4. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 5. توزیع‌های گسسته رایج (دوجمله‌ای، پواسون)
  • 6. توزیع‌های پیوسته رایج (نرمال، نمایی، یکنواخت)
  • 7. مفهوم تابع درست‌نمایی (Likelihood)
  • 8. مفهوم توزیع پیشین (Prior)
  • 9. مفهوم توزیع پسین (Posterior)
  • 10. روش‌های نمونه‌برداری در مدل‌سازی بیزی
  • 11. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 12. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 13. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه PyMC
  • 15. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 16. ساختار اصلی مدل‌ها در PyMC
  • 17. تعریف متغیرهای تصادفی در PyMC
  • 18. تعریف توزیع‌های پیشین
  • 19. تعریف توزیع‌های درست‌نمایی
  • 20. نمونه‌برداری از توزیع پسین با PyMC
  • 21. تحلیل نتایج مدل‌های PyMC
  • 22. نمودارهای تراکم و هیستوگرام توزیع پسین
  • 23. نمودارهای سری زمانی نمونه‌ها
  • 24. آمار خلاصه توزیع پسین (میانگین، میانه، انحراف معیار)
  • 25. بررسی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 26. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 27. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی با PyMC
  • 28. رگرسیون خطی ساده بیزی
  • 29. رگرسیون خطی چندگانه بیزی
  • 30. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 31. کاربرد رگرسیون لجستیک در طبقه‌بندی
  • 32. مدل‌سازی سری زمانی بیزی با PyMC
  • 33. مدل‌های ARMA بیزی
  • 34. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 35. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی با PyMC
  • 36. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی
  • 37. ساخت شبکه‌های بیزی ساده
  • 38. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 39. مدل‌سازی سلسله مراتبی بیزی
  • 40. ساخت مدل‌های سلسله مراتبی در PyMC
  • 41. مزایای مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 42. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در تحلیل داده
  • 43. مدل‌سازی گوسین فرآیند (Gaussian Process) با PyMC
  • 44. مقدمه‌ای بر گوسین فرآیند
  • 45. کاربرد گوسین فرآیند در رگرسیون و تخمین
  • 46. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی با PyMC
  • 47. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بیزی
  • 48. ساخت شبکه‌های عصبی ساده در PyMC
  • 49. آموزش شبکه‌های عصبی بیزی
  • 50. ارزیابی و تفسیر مدل‌های شبکه‌های عصبی بیزی
  • 51. مدل‌سازی عامل پنهان (Latent Factor) با PyMC
  • 52. مفهوم عامل پنهان
  • 53. کاربرد عامل پنهان در تحلیل داده
  • 54. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) بیزی
  • 55. توزیع‌های خانواده نمایی
  • 56. ساخت GLM در PyMC
  • 57. مدل‌سازی پیش‌بینی بیزی
  • 58. استفاده از مدل‌های بیزی برای پیش‌بینی
  • 59. ارزیابی دقت پیش‌بینی‌ها
  • 60. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌برداری
  • 61. نمونه‌برداری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 62. روش‌های MCMC پیشرفته
  • 63. استفاده از PyMC برای تحلیل داده‌های اکتشافی
  • 64. شناسایی الگوها و روابط در داده‌ها
  • 65. ساخت مدل‌های سفارشی در PyMC
  • 66. توابع توزیع سفارشی
  • 67. ساخت مدل‌های پیچیده با PyMC
  • 68. بهینه‌سازی مدل‌های بیزی
  • 69. روش‌های تنظیم ابرپارامترها
  • 70. اعتبارسنجی متقابل مدل‌های بیزی
  • 71. مقایسه مدل‌های بیزی مختلف
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی
  • 73. مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 74. کاربرد رویکردهای بیزی در یادگیری تقویتی
  • 75. مدل‌سازی داده‌های مکانی بیزی
  • 76. مقدمه‌ای بر مدل‌های مکانی
  • 77. کاربرد PyMC در تحلیل داده‌های مکانی
  • 78. مدل‌سازی داده‌های زمانی-مکانی بیزی
  • 79. ترکیب مفاهیم زمان و مکان
  • 80. کاربرد PyMC در داده‌های زمانی-مکانی
  • 81. مدل‌سازی استنتاج علّی بیزی
  • 82. مقدمه‌ای بر استنتاج علّی
  • 83. کاربرد مدل‌های بیزی در تحلیل علّی
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی در علوم زیستی
  • 85. کاربرد PyMC در زیست‌شناسی مولکولی
  • 86. مدل‌سازی بیزی در علوم اقتصادی (با رعایت چارچوب بانکی اسلامی)
  • 87. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده بیزی
  • 88. مدل‌سازی پیش‌بینی بازار بیزی
  • 89. مدل‌سازی بیزی در علوم اجتماعی (با رعایت چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 90. تحلیل نظرسنجی‌ها و پیمایش‌ها
  • 91. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی بیزی
  • 92. مدل‌سازی بیزی در علوم مهندسی
  • 93. بهینه‌سازی سیستم‌های مهندسی
  • 94. تحلیل قابلیت اطمینان
  • 95. مباحث پیشرفته در PyMC
  • 96. توسعه پلاگین‌ها برای PyMC
  • 97. استفاده از PyMC با ابزارهای دیگر (مانند ArviZ)
  • 98. پروژه‌های عملی با PyMC
  • 99. تحلیل داده‌های واقعی با استفاده از PyMC
  • 100. ساخت داشبوردهای تعاملی برای نتایج بیزی

📚 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.