اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تکنیکهای ارزیابی مدل با Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تکنیکهای ارزیابی مدل با Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلسازی آماری بیزی
- 2. آشنایی با زبان برنامهنویسی Stan
- 3. نصب و راهاندازی Stan و ابزارهای مرتبط
- 4. ساختار یک مدل Stan
- 5. انواع دادهها در Stan
- 6. توابع توزیعی احتمال در Stan
- 7. تعریف مدلهای ساده در Stan
- 8. استفاده از حلقهها و شرطها در Stan
- 9. پارامترهای مدل و پیشینها
- 10. نمونهبرداری MCMC در Stan
- 11. ارزیابی همگرایی زنجیرههای MCMC
- 12. تشخیص مشکلات همگرایی
- 13. محاسبه آمارههای توصیفی از نمونهها
- 14. پیشبینی و اعتبارسنجی مدل
- 15. مدلهای خطی در Stan
- 16. مدلهای رگرسیونی تعمیمیافته
- 17. مدلهای سلسله مراتبی
- 18. مدلهای ترکیبی
- 19. مدلهای تغییر شکل
- 20. مدلهای بقا
- 21. مدلهای زمانی
- 22. مدلهای فضایی
- 23. مدلسازی با دادههای از دست رفته
- 24. استفاده از Stan با R
- 25. استفاده از Stan با Python
- 26. استفاده از Stan با Julia
- 27. بهینهسازی مدل با Stan
- 28. محاسبه Likelihood در Stan
- 29. بررسی حساسیت مدل به پیشینها
- 30. مدلسازی با دادههای غیرنرمال
- 31. مدلسازی با دادههای پرت
- 32. روشهای تقریب بیزی
- 33. ارزیابی عملکرد مدل
- 34. مقایسه مدلها با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
- 35. اعتبارسنجی متقابل مدل
- 36. تفسیر نتایج مدل
- 37. نوشتن گزارشهای مدل
- 38. تکنیکهای بهبود کارایی نمونهبرداری
- 39. مدلسازی با متغیرهای طبقهای
- 40. مدلسازی با متغیرهای ترتیبی
- 41. مدلسازی با متغیرهای شمارشی
- 42. مدلسازی با دادههای پانل
- 43. مدلسازی با سریهای زمانی
- 44. مدلسازی با دادههای مکانی
- 45. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای ژنتیکی
- 46. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای پزشکی
- 47. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای مالی
- 48. مدلسازی با Stan در مسائل مهندسی
- 49. مدلسازی با Stan در علوم اجتماعی
- 50. مدلسازی با Stan در علوم محیطی
- 51. مدلسازی با Stan در علوم کشاورزی
- 52. مدلسازی با Stan در علوم کامپیوتر
- 53. مدلسازی با Stan برای یادگیری ماشین
- 54. بررسی و رفع خطاهای رایج در Stan
- 55. بهینهسازی کد Stan برای سرعت و کارایی
- 56. استفاده از Stan برای مدلهای پیچیده
- 57. تکنیکهای پیشرفته مدلسازی در Stan
- 58. کار با دادههای بزرگ در Stan
- 59. مقدمهای بر Stan برای کاربران R
- 60. مقدمهای بر Stan برای کاربران Python
- 61. مقدمهای بر Stan برای کاربران Julia
- 62. مفاهیم پیشرفته MCMC
- 63. تکنیکهای Bayesian Nonparametrics در Stan
- 64. مدلسازی Bayesian با استفاده از Stan
- 65. آشنایی با کتابخانههای کمکی Stan
- 66. بررسی و تحلیل خروجیهای Stan
- 67. مدلسازی Bayesian در حضور عدم قطعیت
- 68. استفاده از Stan برای تصمیمگیری
- 69. مدلسازی Bayesian در مسائل عملی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.