اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی نمونهگیری کارآمد در Stan: رویکرد HMC و NUTS
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره نمونهگیری کارآمد در Stan: رویکرد HMC و NUTS
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: نمونهگیری از طریق HMC و NUTS در Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر آمار بیزی و نیاز به MCMC
- 2. مروری بر روشهای نمونهگیری MCMC
- 3. آشنایی با Stan: یک زبان برنامهنویسی احتمالی
- 4. نصب و راهاندازی Stan و رابطهای کاربری (RStan, CmdStan)
- 5. ساختار یک مدل Stan
- 6. انواع دادهها و توابع در Stan
- 7. مدلسازی توزیعهای احتمالی در Stan
- 8. مقدمهای بر گرادیان و Hessians
- 9. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC): اصول اولیه
- 10. پارامترهای HMC: طول گام، تعداد تکرارها، و غیره
- 11. تنظیم پارامترهای HMC برای بهبود کارایی
- 12. تشخیص مشکلات رایج در HMC (مانند گامهای بزرگ یا کوچک)
- 13. No-U-Turn Sampler (NUTS): یک الگوریتم HMC خود-تنظیم
- 14. مزایای استفاده از NUTS نسبت به HMC
- 15. تنظیم پارامترهای NUTS
- 16. درک و تفسیر آمارههای NUTS
- 17. ارزیابی همگرایی زنجیرههای MCMC (R-hat, Effective Sample Size)
- 18. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
- 19. پیشپردازش دادهها برای مدلسازی در Stan
- 20. مدلسازی مدلهای رگرسیونی با Stan و HMC/NUTS
- 21. مدلسازی مدلهای طبقهبندی با Stan و HMC/NUTS
- 22. مدلسازی مدلهای سلسله مراتبی با Stan و HMC/NUTS
- 23. استفاده از priorهای آگاهانه و غیرآگاهانه در Stan
- 24. مقایسه priorهای مختلف و تاثیر آنها بر نتایج
- 25. مدلسازی با دادههای از دست رفته (Missing Data) در Stan
- 26. روشهای اعتبارسنجی مدل در Stan
- 27. ارزیابی حساسیت مدل به پارامترها
- 28. بهینهسازی کد Stan برای افزایش سرعت نمونهگیری
- 29. استفاده از توابع و کتابخانههای از پیش تعریف شده در Stan
- 30. مدلسازی مدلهای پیچیده با استفاده از Stan
- 31. استفاده از Stan برای مسائل بیزی در علوم مختلف
- 32. کار با دادههای بزرگ در Stan
- 33. محاسبه احتمال پسین (Posterior Probability)
- 34. پیشبینی و ارزیابی مدل
- 35. تجسم نتایج MCMC در Stan
- 36. استفاده از Stan با زبانهای برنامهنویسی دیگر (Python, R)
- 37. نکات و ترفندهای پیشرفته برای نمونهگیری کارآمد در Stan
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.