دوره رفع اشکال مدلهای Stan همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره رفع اشکال مدلهای Stan
موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر زبان Stan، الگوریتم هامیلتونی مونت‌کارلو (HMC) و نمونه‌گیر نو-ام-ترن (NUTS)
- 2. شناخت خطاهای رایج در اجرای مدلهای Stan و دسته‌بندی هشدارها (Warnings)
- 3. بررسی خطاهای واگرایی (Divergent Transitions) و راه‌های شناسایی نواحی مشکل‌ساز در فضای پارامتر
- 4. تنظیم پارامتر adapt_delta برای کنترل گام‌های الگوریتم و کاهش واگرایی‌ها
- 5. مدیریت خطاهای مربوط به حداکثر درخت عمق (Maximum Tree Depth Exceeded) در NUTS
- 6. بررسی مقادیر پایین اندازه نمونه مؤثر (Effective Sample Size - ESS) و علل ایجاد خودهمبستگی بالا
- 7. تحلیل آماره R-hat (Scale Reduction Factor) و شناسایی عدم همگرایی زنجیره‌های مارکوف
- 8. تشخیص و رفع مشکل هم‌خطی شدید (Collinearity) و پارامترهای وابسته در مدل
- 9. شناخت اثر قیف ناپلئونی (Neal’s Funnel) و بازپارامترسازی (Reparameterization) برای اصلاح آن
- 10. مدیریت توزیع‌های پیشین ضعیف (Weakly Informative Priors) و پیشگیری از ناپایداری مدل
- 11. رفع خطاهای مربوط به عدم تعریف تابع احتمال (Undefined Log Probabilities) در نقاط اولیه
- 12. بررسی خطاهای عددی ناشی از سرریز (Overflow) و زیرریز (Underflow) در محاسبات نمایی
- 13. نشانه‌های هندسی بدرفتاری در فضای پسین و تکنیک‌های ارزیابی بصری با نمودارهای جفت‌تایٔی (Pair Plots)
- 14. استفاده از ابزارهای تشخیصی پیشرفته در بسته‌های جانبی مانند Shinystan و CmdStanR/PyStan
- 15. تنظیمات پیشرفته کنترل‌کننده نمونه‌بردار شامل stepsize و metric برای بهینه‌سازی عملکرد
- 16. بررسی خطاهای ناشی از داده‌های مفقود (Missing Data) و ساختارهای ناقص در کد Stan
- 17. رفع خطاهای متغیرهای گسسته حاشیه‌زده و استفاده از ترفندهای انتگرال‌گیری تحلیلی
- 18. بهینه‌سازی کدهای Stan و رفع کندی سرعت نمونه‌برداری با اصلاح ساختار ماتریس‌ها و بردارها
- 19. اعتبارسنجی مدل با استفاده از بررسی پسین پیش‌بینی‌کننده (Posterior Predictive Checks) پس از رفع اشکال
- 20. پروژه جامع: عیب‌یابی کامل، بازپارامترسازی و اصلاح یک مدل آماری پیچیده دارای واگرایی و خطاهای اجرایی در Stan
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.