سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهبود مهارت‌ها در پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده با Gibbs Sampling

کتاب بهبود مهارت‌ها در پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده با Gibbs Sampling

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 بهبود مهارت‌ها در پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده با Gibbs Sampling

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی
  • 2. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 3. مفهوم فضای حالت و فضای مشاهده
  • 4. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری و شبیه‌سازی
  • 5. نیاز به روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 6. معرفی روش مونت کارلو
  • 7. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف در زمان گسسته
  • 8. زنجیره‌های مارکوف در زمان پیوسته
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 10. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 11. مدل‌های گرافیکی مارکوف
  • 12. پیاده‌سازی اولیه مدل‌های گرافیکی
  • 13. نیاز به روش‌های استنتاج در مدل‌های پیچیده
  • 14. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 15. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 16. مفاهیم توزیع پیشین و پسین
  • 17. توزیع‌های پیشین متداول
  • 18. توزیع‌های پسین متداول
  • 19. محدودیت‌های استنتاج تحلیلی
  • 20. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پسین
  • 21. نمونه‌برداری از توزیع‌های مستقل
  • 22. نمونه‌برداری از توزیع‌های وابسته
  • 23. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری گیبس
  • 24. اصول و مبانی نمونه‌برداری گیبس
  • 25. الگوریتم نمونه‌برداری گیبس
  • 26. مراحل پیاده‌سازی نمونه‌برداری گیبس
  • 27. مثال‌های ساده پیاده‌سازی گیبس
  • 28. پیاده‌سازی گیبس برای مدل‌های ساده
  • 29. مدل‌های رگرسیون خطی با گیبس
  • 30. مدل‌های رگرسیون لجستیک با گیبس
  • 31. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با گیبس
  • 32. مدل‌های پواسون با گیبس
  • 33. مدل‌های دوجمله‌ای با گیبس
  • 34. مدل‌های طبقه‌بندی با گیبس
  • 35. مدل‌های سری زمانی ساده با گیبس
  • 36. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 37. پیاده‌سازی HMM با گیبس
  • 38. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 39. پیاده‌سازی مدل‌های موضوعی با گیبس
  • 40. مدل‌های طبقه‌بندی سلسله‌مراتبی با گیبس
  • 41. مدل‌های شبکه‌های عصبی بیزی
  • 42. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی با گیبس
  • 43. مدل‌های یادگیری ماشین با گیبس
  • 44. مدل‌های خوشه‌بندی با گیبس
  • 45. مدل‌های پیش‌بینی با گیبس
  • 46. ارزیابی همگرایی در نمونه‌برداری گیبس
  • 47. معیارهای همگرایی
  • 48. آزمون‌های تشخیص همگرایی
  • 49. تکنیک‌های بهبود همگرایی
  • 50. کاهش همبستگی بین متغیرها
  • 51. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 52. نمونه‌برداری گیبس در ابعاد بالا
  • 53. چالش‌های نمونه‌برداری در ابعاد بالا
  • 54. راهکارهای مواجهه با ابعاد بالا
  • 55. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 56. روش‌های MCMC دیگر
  • 57. نمونه‌برداری از طریق زنجیره مونت کارلو (MCMC)
  • 58. روش پذیرش-رد (Metropolis-Hastings)
  • 59. تفاوت‌های گیبس و Metropolis-Hastings
  • 60. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 61. کاربرد گیبس در مدل‌های آماری پیشرفته
  • 62. مدل‌های آماری بیزی
  • 63. استنتاج بیزی در مدل‌های پیچیده
  • 64. مدل‌سازی داده‌های مشاهده‌ای
  • 65. مدل‌سازی داده‌های پنهان
  • 66. مدل‌سازی داده‌های پرت
  • 67. مدل‌سازی داده‌های گمشده
  • 68. کاربرد در علوم داده
  • 69. کاربرد در اقتصادسنجی
  • 70. کاربرد در علوم زیستی
  • 71. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 72. کاربرد در پردازش سیگنال
  • 73. کاربرد در بینایی ماشین
  • 74. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 75. روش‌های بهینه‌سازی پارامترها
  • 76. ارزیابی مدل‌های پیاده‌سازی شده
  • 77. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 78. محدودیت‌های روش نمونه‌برداری گیبس
  • 79. نکات عملی در پیاده‌سازی
  • 80. نرم‌افزارهای آماری برای MCMC
  • 81. کتابخانه‌های پایتون برای MCMC
  • 82. راهنمای عیب‌یابی در پیاده‌سازی
  • 83. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 84. اعتبارسنجی مدل با داده‌های واقعی
  • 85. مطالعات موردی پیشرفته
  • 86. پروژه‌های عملی با نمونه‌برداری گیبس

📚 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.