دوره بهینهسازی اجرای MCMC در Stan همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی اجرای MCMC در Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر بهینهسازی MCMC در Stan
- 2. بررسی اجمالی Stan و MCMC
- 3. شناسایی تنگناها در اجرای MCMC
- 4. معرفی ابزارهای پروفایلینگ Stan
- 5. درک گزارشهای تشخیصی Stan
- 6. تاثیر پارامترهای اولیه بر همگرایی
- 7. انتخاب توزیعهای اولیه مناسب
- 8. استراتژیهای تطبیق توزیع اولیه
- 9. تنظیم پارامتر `stepsize`
- 10. تنظیم پارامتر `target_accept`
- 11. درک و تنظیم `max_treedepth`
- 12. استفاده از `adapt_delta` برای بهبود همگرایی
- 13. بهینهسازی با استفاده از `hmc` در مقابل `NUTS`
- 14. مقایسه و انتخاب الگوریتمهای نمونهگیری
- 15. تنظیم پارامترهای الگوریتم `NUTS`
- 16. استفاده از نمونهگیری چندگانه (Multi-chain)
- 17. ارزیابی همگرایی با استفاده از R-hat
- 18. تشخیص و رفع مشکل خودهمبستگی
- 19. استفاده از پیشبینیاری (Prior Predictive Checks)
- 20. تغییر مدل برای بهبود کارایی MCMC
- 21. بازنویسی مدل Stan برای سرعت بیشتر
- 22. استفاده از توابع داخلی Stan
- 23. بهینهسازی محاسبات ماتریسی در Stan
- 24. بهینهسازی محاسبات برداری در Stan
- 25. استفاده از توابع کمکی (Helper Functions)
- 26. استفاده از `transform` blocks در Stan
- 27. تکنیکهای کاهش واریانس نمونه
- 28. استفاده از نمونهگیری لایهای (Layered Sampling)
- 29. بررسی اثرات پارامترهای نمونهگیری جزئی
- 30. تنظیم پارامترهای نمونهگیری برای مدلهای پیچیده
- 31. بهینهسازی برای مدلهای سلسلهمراتبی
- 32. بهینهسازی برای مدلهای با ابعاد بالا
- 33. استفاده از Stan برای دادههای بزرگ
- 34. استفاده از Stan و GPU
- 35. مقایسه عملکرد Stan با سایر ابزارهای MCMC
- 36. عیبیابی مشکلات رایج MCMC در Stan
- 37. بهینهسازی حافظه در Stan
- 38. استفاده از Stan با دادههای از دست رفته
- 39. بهینهسازی مدلهای غیرخطی در Stan
- 40. تنظیم پارامترها برای مدلهای پویا
- 41. بهینهسازی مدلهای بقا با Stan
- 42. بهینهسازی مدلهای مبتنی بر زمان با Stan
- 43. استفاده از Stan برای تحلیل سریهای زمانی
- 44. بهینهسازی مدلهای بیزی با Stan و دادههای نامتعادل
- 45. بررسی اثرات مقیاسبندی متغیرها
- 46. تکنیکهای بهینهسازی برای مدلهای با پارامترهای همبسته
- 47. استفاده از Stan برای مدلسازی Bayesian Nonparametrics
- 48. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدلهای Bayesian Nonparametrics
- 49. بهینهسازی مدلهای چندسطحی با Stan
- 50. بررسی اثرات توزیعهای پیشین غیرآگاهانه
- 51. تکنیکهای بهینهسازی برای مدلهای پیچیده بیزی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.