اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی Dynamic MCMC برای مدل‌های آماری پیچیده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Dynamic MCMC برای مدل‌های آماری پیچیده

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

موضوع میانی: Dynamic MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بررسی اجمالی Dynamic MCMC در استنتاج بیزی
• 2. دلایل ناکارآمدی MCMC سنتی در مدل‌های پویا
• 3. مبانی مدل‌های فضای حالتی و مدل‌های مارکوف پنهان
• 4. شبکه‌های بیزی دینامیک و نحوه نمایش آنها
• 5. نقش توزیع‌های پیشنهادی در Dynamic MCMC
• 6. گیس برای مدل‌های پویا
• 7. الگوریتم فیلترینگ رو به جلو و نمونه‌برداری رو به عقب (FFBS)
• 8. فیلترینگ ذره‌ای به عنوان جزء Dynamic MCMC
• 9. روش‌های ترکیبی Particle MCMC
• 10. متااستروژیستی متأقلمه‌ای تطبیقی در محیط‌های پویا
• 11. ردگیری تأخیری و روش‌های چندگانه در Dynamic MCMC
• 12. همیلتونی مونته‌کارلو برای سیستم‌های پویا
• 13. مونته‌کارلو گرادیان Stochastic برای مدل‌های پویا با مقیاس بزرگ
• 14. پیاده‌سازی Random‑Walk Metropolis در زمینه‌های پویا
• 15. تنظیم مختصات پیشنهادی برای مدل‌های پویا
• 16. استفاده از Bayes تجربی برای مقداردهی اولیه Dynamic MCMC
• 17. بررسی‌های پیش‌بینی پس از مدل برای مدل‌های پویا
• 18. معیارهای انتخاب مدل برای مدل‌های بیزی دینامیک
• 19. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای Dynamic MCMC
• 20. نکات محاسباتی: موازی‌سازی و برداری‌سازی
• 21. ساختارهای داده کارآمد برای مدل‌های فضای حالتی
• 22. مدیریت داده‌های گمشده در Dynamic MCMC
• 23. به‌روزرسانی لحظه‌ای و یادگیری آنلاین
• 24. نمونه‌برداری به‌صورت دسته‌ای در مقابل آنلاین برای سیستم‌های پویا
• 25. ابزارهای تشخیصی برای Dynamic MCMC
• 26. اندازه نمونه مؤثر در محیط‌های پویا
• 27. تحلیل خودهمبستگی و ساختارهای تأخیری
• 28. ترس‌ها و تراکم‌های نمونه‌برداری برای زنجیره‌های پویا
• 29. ابزارهای تشخیصی: آمار Gelman‑Rubin برای مدل‌های پویا
• 30. نظارت بر مخلوط‌سازی در فضای حالتی با ابعاد بالا
• 31. تحلیل حساسیت به پیشین‌ها در مدل‌های پویا
• 32. مشخص‌سازی پیشین‌های سلسله‌مراتبی در Dynamic MCMC
• 33. پیشین‌های ریزش‌دهنده برای به‌معامله‌گذاری‌های پویا
• 34. مدل‌های پویا غیرایستا
• 35. مدل‌های پارامتری پویا
• 36. مدل‌های خطی پویا با سوئیچینگ
• 37. الگوریتم‌های MCMC برای سوئیچینگ رژیمی
• 38. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های نوسان‌پذیری Stochastic Volatility
• 39. فرایندهای بازگشت به میانگین در Dynamic MCMC
• 40. INLA در مقابل Dynamic MCMC
• 41. روش‌های ماتریس پراکنده برای مدل‌های پویا با مقیاس بزرگ
• 42. شتاب‌دهنده GPU برای محاسبات Dynamic MCMC
• 43. بسته‌های نرم‌افزاری: Stan, PyMC, Turing برای مدل‌های پویا
• 44. پیاده‌سازی سفارشی در Python و R
• 45. اشکال‌زدایی و پروفایلینگ کد Dynamic MCMC
• 46. سنجش عملکرد بین الگوریتم‌ها
• 47. روش‌های پژوهش تکرارپذیر برای Dynamic MCMC
• 48. مطالعه موردی 1: پیش‌بینی سریهای زمانی سلسله‌مراتبی
• 49. مطالعه موردی 2: مدل‌سازی بیماری‌شناسی فضایی-زمانی
• 50. مطالعه موردی 3: تحلیل شبکه پویا
• 51. گسترش Dynamic MCMC به نمونه‌برداری موازی چندزنجیره‌ای
• 52. قابلیت مقیاس‌پذیری برای محیط‌های داده جریانی
• 53. جهت‌گیری‌های آینده: الگوریتم‌های Dynamic MCMC قابل مقیاس‌بندی
• 54. الگوریتم‌های تطبیقی پیشرفته برای Dynamic MCMC
• 55. مکانیسم‌های پیشنهادی چندمقیاسی
• 56. Rao‑Blackwellised MCMC برای مدل‌های پویا
• 57. مونته‌کارلو Metropolis–Hastings با متغیرهای کمکی ذره‌ای
• 58. استراتژی‌های افزایش داده در Dynamic MCMC
• 59. میانگین‌گیری مدل با Dynamic MCMC
• 60. تعیین مدل بیزی برای سیستم‌های پویا
• 61. مدل‌های پویای غیرپارامتری (به‌عنوان مثال Dirichlet Process State Space)
• 62. یادگیری پراکنده بیزی برای رگرسیون پویا
• 63. پیشین‌های پراکنده Gaussian Process در زمینه‌های پویا
• 64. پیشین‌های سلسله‌مراتبی Gaussian Process برای مدل‌سازی پویا
• 65. قابلیت مقیاس‌پذیری برای ساختارهای همبستگی با ابعاد بالا
• 66. به‌کارگیری دانش حوزه با پیشین‌های اطلاعاتی
• 67. Dynamic MCMC مقاوم در برابر داده‌های پراکنده
• 68. توزیع‌های سنگین‌دم در Dynamic MCMC
• 69. مدل‌های فضای حالتی Student‑t
• 70. مدل‌های ترکیبی در محیط‌های پویا
• 71. مدل‌های ترکیبی Dirichlet Process برای مدل‌های پویا
• 72. استنتاج متغیره‌ای آنلاین به‌عنوان جایگزینی برای MCMC
• 73. الگوریتم‌های ترکیبی MCMC‑VI برای مدل‌های پویا
• 74. Dynamic MCMC توزیع‌شده برای داده‌های بزرگ
• 75. یادگیری فدراسیونی با Dynamic MCMC
• 76. Privacy‑Preserving Dynamic MCMC (حریم خصوصی تفاضلی)
• 77. کم‌ساختاری‌سازی عدم‌قطعیت در کاربردهای دنیای واقعی
• 78. گسترش‌های نظریه تصمیم‌گیری برای مدل‌های پویا
• 79. تصمیم‌گیری حساس به هزینه در بیزی پویا
• 80. ادغام با نظریه کنترل و یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 81. Dynamic MCMC برای طراحی آزمایش بهینه
• 82. طراحی آزمایش‌های متوالی با مدل‌های پویا
• 83. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل با Dynamic MCMC
• 84. قابلیت مقیاس‌پذیری محاسباتی مسیرها
• 85. نمونه‌برداری مسیر برای شواهد مدل پویا
• 86. نمونه‌برداری پلی برای مدل‌های پویا
• 87. ادغام گرمایی برای سیستم‌های پویا
• 88. مقایسه مدل‌ها با استفاده از Bayes Factors
• 89. استنتاج بدون احتمال برای مدل‌های پویا پیچیده
• 90. روش‌های شبهاحتمال برای مدل‌های پویا
• 91. استفاده از آمار خلاصه در استنتاج پویای تقریبی
• 92. کالیبراسیون شبیه‌سازی‌شده برای Dynamic MCMC
• 93. امولاتور و جایگزین‌های مدل برای مدل‌های پویا گران‌قیمت
• 94. مدل‌سازی چندوفاداری با Dynamic MCMC
• 95. بررسی‌های مقاومت در برابر اشتباه‌مدلی
• 96. بررسی‌های پس از مدل با استفاده از شبیه‌سازی‌های پیش‌بینی پس از مدل
• 97. ابزارهای تشخیصی برای مدل‌های پویا غیرایستا
• 98. قابلیت مقیاس‌پذیری محاسباتی تراکم‌های پیش‌بینی
• 99. استفاده عملی Dynamic MCMC در محیط‌های تولیدی