سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

کتاب ملاحظات مهم در اجرای 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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه بسط و انقباض
  • 2. آشنایی با روش‌های نمونه‌گیری مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 3. اصول اولیه الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 4. پیاده‌سازی اولیه Metropolis-Hastings در پایتون
  • 5. بررسی همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 6. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 7. مفهوم توزیع پیشین و پسین در استنباط بیزی
  • 8. انتخاب توزیع پیشین مناسب (غیر اطلاعاتی و اطلاعاتی)
  • 9. معرفی زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 10. نصب و پیکربندی Stan
  • 11. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
  • 12. آشنایی با سینتکس زبان Stan
  • 13. توزیع‌های پرکاربرد در Stan
  • 14. فانکشن‌های احتمال در Stan
  • 15. نمونه‌گیری از توزیع‌های نرمال و گوسی در Stan
  • 16. نمونه‌گیری از توزیع‌های پواسون و دوجمله‌ای در Stan
  • 17. نمونه‌گیری از توزیع‌های بتا و گاما در Stan
  • 18. نمونه‌گیری از توزیع‌های کای‌دو و t استیودنت در Stan
  • 19. مدل‌های رگرسیون خطی در Stan
  • 20. پیاده‌سازی مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 22. پیاده‌سازی مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 23. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 24. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 25. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 26. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 27. کاربرد GLMs در حوزه‌های مختلف
  • 28. پیاده‌سازی GLMs در Stan
  • 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 30. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 31. پیاده‌سازی مدل‌های ARIMA در Stan
  • 32. مدل‌های فضای حالت (State-Space Models)
  • 33. کاربرد مدل‌های فضای حالت
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های فضای حالت در Stan
  • 35. مقدمه‌ای بر مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 36. الگوریتم K-Means در Stan
  • 37. پیاده‌سازی K-Means در Stan
  • 38. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 39. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی در Stan
  • 40. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی بیزی در Stan
  • 41. بهینه‌سازی پارامترها با استفاده از MCMC
  • 42. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته در Stan (NUTS)
  • 43. مقایسه NUTS با الگوریتم‌های Metropolis-Hastings
  • 44. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت و دقت
  • 45. عیب‌یابی مدل‌های Stan
  • 46. تجسم نتایج MCMC در Stan
  • 47. رسم نمودارهای تراکم و هیستوگرام
  • 48. رسم نمودارهای زنجیره و Trace Plots
  • 49. تحلیل حساسیت مدل به پارامترهای پیشین
  • 50. اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
  • 51. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 52. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 53. کاربرد Stan در اقتصاد
  • 54. کاربرد Stan در علوم زیستی
  • 55. کاربرد Stan در مهندسی
  • 56. کاربرد Stan در علوم کامپیوتر
  • 57. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
  • 58. چالش‌های تحلیل داده‌های حجیم با MCMC
  • 59. استفاده از Stan در محاسبات توزیع‌شده
  • 60. ملاحظات امنیتی در استفاده از Stan
  • 61. استانداردهای کدنویسی در پروژه‌های Stan
  • 62. مستندسازی مدل‌های Stan
  • 63. روش‌های اشکال‌زدایی پیشرفته در Stan
  • 64. بهبود کارایی الگوریتم‌های نمونه‌گیری
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)
  • 66. کاربرد مدل‌های گرافیکی بیزی در Stan
  • 67. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی بیزی در Stan
  • 68. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 69. کاربرد بهینه‌سازی بیزی در Stan
  • 70. پیاده‌سازی بهینه‌سازی بیزی در Stan
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در Stan
  • 73. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در Stan
  • 74. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 75. کاربرد شبکه‌های عصبی بیزی در Stan
  • 76. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی در Stan
  • 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری تعمیم‌یافته (Generalized Additive Models)
  • 78. پیاده‌سازی GAMs در Stan
  • 79. مقدمه‌ای بر مدل‌های کارایی (Efficiency Models)
  • 80. پیاده‌سازی مدل‌های کارایی در Stan
  • 81. مقدمه‌ای بر مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 82. پیاده‌سازی مدل‌های بقا در Stan
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتخاب گسسته (Discrete Choice Models)
  • 84. پیاده‌سازی مدل‌های انتخاب گسسته در Stan
  • 85. مقدمه‌ای بر مدل‌های شبکه‌ای (Network Models)
  • 86. پیاده‌سازی مدل‌های شبکه‌ای در Stan
  • 87. مقدمه‌ای بر مدل‌های مکانی (Spatial Models)
  • 88. پیاده‌سازی مدل‌های مکانی در Stan
  • 89. مقدمه‌ای بر مدل‌های زمانی-مکانی (Spatio-temporal Models)
  • 90. پیاده‌سازی مدل‌های زمانی-مکانی در Stan
  • 91. مقدمه‌ای بر مدل‌های داده‌های پانل (Panel Data Models)
  • 92. پیاده‌سازی مدل‌های داده‌های پانل در Stan
  • 93. مقدمه‌ای بر مدل‌های ناپارامتری بیزی (Bayesian Nonparametric Models)
  • 94. پیاده‌سازی مدل‌های ناپارامتری بیزی در Stan
  • 95. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق بیزی (Bayesian Deep Learning)
  • 96. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق بیزی در Stan
  • 97. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌ها با Stan
  • 98. اصول حفاظت از داده‌ها در پروژه‌های Stan
  • 99. کاربرد Stan در تحقیقات علمی معتبر
  • 100. توسعه دانش در حوزه MCMC و 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.