دوره مدیریت همگرایی در اجرای Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت همگرایی در اجرای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت همگرایی در اجرای Stan
• 2. مفاهیم پایه در مدل‌سازی آماری
• 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan
• 4. مبانی مدل‌های خطی در Stan
• 5. مدل‌های رگرسیون خطی ساده
• 6. مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه
• 7. مفاهیم احتمال و توزیع‌ها
• 8. توزیع‌های گسسته پرکاربرد
• 9. توزیع‌های پیوسته پرکاربرد
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 11. اهمیت مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 12. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
• 13. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی
• 14. تفاوت اثرات ثابت و تصادفی
• 15. مدل‌های اثرات تصادفی در Stan
• 16. مدل‌های اثرات مختلط
• 17. کاربرد مدل‌های اثرات مختلط
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های اثرات مختلط در Stan
• 19. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 20. اصول MCMC
• 21. روش‌های نمونه‌گیری MCMC
• 22. Gibbs Sampling در Stan
• 23. Hamiltonian Monte Carlo (HMC) در Stan
• 24. No-U-Turn Sampler (NUTS) در Stan
• 25. ارزیابی همگرایی در MCMC
• 26. معیارهای ارزیابی همگرایی
• 27. تشخیص واگرایی در MCMC
• 28. عیب‌یابی مشکلات همگرایی
• 29. بهینه‌سازی مدل‌ها در Stan
• 30. انتخاب توزیع پیشین مناسب
• 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
• 32. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 33. مدل‌های رگرسیون پواسون
• 34. پیاده‌سازی GLM در Stan
• 35. مدل‌های سری زمانی
• 36. مدل‌های ARIMA
• 37. مدل‌های حالت فضا
• 38. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی در Stan
• 39. مدل‌های مکانی
• 40. مفاهیم اساسی مدل‌های مکانی
• 41. مدل‌های رگرسیون مکانی
• 42. پیاده‌سازی مدل‌های مکانی در Stan
• 43. روش‌های بیزی برای تحلیل داده‌های اکتشافی
• 44. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌سازی
• 45. اعتبارسنجی متقابل مدل‌های Stan
• 46. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 47. روش‌های فراابتکاری برای بهینه‌سازی
• 48. کاربرد بهینه‌سازی در مدل‌سازی
• 49. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 50. ارتباط یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری
• 51. مدل‌های طبقه‌بندی در Stan
• 52. مدل‌های رگرسیون در Stan
• 53. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 54. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 55. تحلیل عاملی
• 56. کاربرد PCA و تحلیل عاملی در Stan
• 57. مدل‌های پیش‌بینی
• 58. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 59. بهبود دقت پیش‌بینی
• 60. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های بزرگ
• 61. مدیریت داده‌های حجیم
• 62. بهینه‌سازی اجرای Stan برای داده‌های بزرگ
• 63. مقدمه‌ای بر مدل‌های شبکه‌ای
• 64. مدل‌های گرافیکی احتمالی
• 65. پیاده‌سازی مدل‌های شبکه‌ای در Stan
• 66. مدل‌های بیزی در علوم اجتماعی
• 67. کاربرد Stan در اقتصادسنجی
• 68. کاربرد Stan در زیست‌شناسی آماری
• 69. کاربرد Stan در علوم محیطی
• 70. کاربرد Stan در علوم سیاسی
• 71. کاربرد Stan در روان‌شناسی
• 72. کاربرد Stan در جامعه‌شناسی
• 73. کاربرد Stan در مدیریت پروژه
• 74. کاربرد Stan در مهندسی
• 75. تجسم نتایج مدل‌های Stan
• 76. ابزارهای بصری‌سازی داده
• 77. ایجاد نمودارهای معنی‌دار
• 78. تفسیر نتایج آماری
• 79. گزارش‌دهی نتایج تحلیل
• 80. نکات پیشرفته در Stan
• 81. توابع سفارشی در Stan
• 82. استفاده از اپراتورها در Stan
• 83. مدیریت خطاها در Stan
• 84. دیباگ کردن کدهای Stan
• 85. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی پیشرفته
• 86. مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی پیچیده
• 87. مدل‌های بیزی برای داده‌های گمشده
• 88. مدل‌های بیزی برای داده‌های کاذب
• 89. مدل‌های بیزی برای داده‌های طبقه‌بندی شده
• 90. مدل‌های بیزی برای تحلیل بقا
• 91. مدل‌های بیزی برای تحلیل داده‌های ناظر
• 92. مدل‌های بیزی برای داده‌های ناظر و ناظر
• 93. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در Stan
• 94. روش‌های بهینه‌سازی کوادراتیک
• 95. کاربرد بهینه‌سازی در مدل‌سازی آماری
• 96. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی موازی
• 97. توزیع محاسبات در Stan
• 98. اجرای موازی مدل‌ها
• 99. مدیریت منابع در اجرای Stan
• 100. اصول مهندسی نرم‌افزار در تحلیل آماری