کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای تخمین چگالی کارآمد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای تخمین چگالی کارآمد

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در تخمین چگالی (Density Estimation)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. مفهوم زنجیره مارکوف و خواص آن
  • 4. انواع زنجیره‌های مارکوف و کاربردهایشان
  • 5. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری تصادفی
  • 6. روش‌های نمونه‌گیری پایه: نمونه‌گیری یکنواخت و نرمال
  • 7. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 8. مقدمه‌ای بر تخمین چگالی
  • 9. کاربرد MCMC در تخمین چگالی
  • 10. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. بررسی همگرایی در Metropolis-Hastings
  • 13. بهینه‌سازی پارامترهای Metropolis-Hastings
  • 14. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 15. پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس
  • 16. بررسی همگرایی در نمونه‌گیری گیبس
  • 17. مقایسه Metropolis-Hastings و نمونه‌گیری گیبس
  • 18. روش‌های MCMC برای مدل‌های بیزی
  • 19. تخمین چگالی در مدل‌های بیزی با MCMC
  • 20. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 21. مدل‌های سری زمانی با استفاده از MCMC
  • 22. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی
  • 23. تخمین پارامتر در شبکه‌های بیزی با MCMC
  • 24. الگوریتم‌های MCMC برای استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 25. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 26. نمونه‌گیری با بازتاب (Reflective Sampling)
  • 27. نمونه‌گیری با زنجیره‌های معکوس (Reversible Jump MCMC)
  • 28. کاربرد Reversible Jump MCMC در مدل‌سازی تغییرات ساختاری
  • 29. نمونه‌گیری با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر شتاب (Accelerated MCMC)
  • 30. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای سرعت
  • 31. مقدمه‌ای بر معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
  • 32. تشخیص همگرایی با استفاده از نمودارهای Trace
  • 33. معیارهای آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 34. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 35. تکنیک‌های کاهش همبستگی
  • 36. استفاده از نمونه‌گیری طبقه‌بندی شده (Stratified Sampling)
  • 37. تکنیک‌های نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 38. کاربرد MCMC در داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 39. چالش‌های MCMC در داده‌های بزرگ
  • 40. روش‌های MCMC توزیع شده
  • 41. بهینه‌سازی MCMC در محیط‌های محاسباتی موازی
  • 42. استفاده از GPU برای تسریع MCMC
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و MCMC
  • 44. ترکیب یادگیری عمیق و MCMC
  • 45. شبکه‌های عصبی مولد و MCMC
  • 46. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 47. تخمین چگالی زبان با MCMC
  • 48. مدل‌سازی موضوعی با MCMC
  • 49. کاربرد MCMC در بینایی کامپیوتر
  • 50. تخمین چگالی تصویر با MCMC
  • 51. بخش‌بندی تصویر با MCMC
  • 52. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 53. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 54. تخمین بازده سهام با MCMC
  • 55. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 56. مدل‌سازی تکاملی با MCMC
  • 57. تحلیل داده‌های ژنتیکی با MCMC
  • 58. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 59. شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی با MCMC
  • 60. محاسبه خواص ترمودینامیکی با MCMC
  • 61. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 62. مقایسه MCMC با Importance Sampling
  • 63. روش‌های نمونه‌گیری ترکیبی
  • 64. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی چندوجهی
  • 65. یافتن مینیمم‌های سراسری با MCMC
  • 66. بهینه‌سازی پارامترهای پیچیده با MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری پیشرفته
  • 68. مدل‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 69. مدل‌های فضایی-زمانی با MCMC
  • 70. برنامه‌نویسی بیزی و MCMC
  • 71. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با زبان‌های برنامه‌نویسی آماری
  • 72. نرم‌افزارهای رایج برای MCMC
  • 73. چالش‌های عملیاتی در اجرای MCMC
  • 74. مدیریت حافظه در MCMC
  • 75. اشکال‌زدایی الگوریتم‌های MCMC
  • 76. انتخاب توزیع هدف (Target Distribution) مناسب
  • 77. انتخاب توزیع پیشنهاد (Proposal Distribution) مناسب
  • 78. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 79. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 80. روش‌های بصری برای بررسی کیفیت نمونه‌ها
  • 81. گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 82. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MCMC (عدم ترویج موارد ممنوعه)
  • 83. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های حاصل از پروتکل‌های رسمی
  • 84. استفاده از MCMC در مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی-فرهنگی (در چارچوب قوانین)
  • 85. ملاحظات شرعی در کاربردهای MCMC (در صورت ارتباط با احکام)
  • 86. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های اقتصادی (مطابق مقررات)
  • 87. تخمین مدل‌های اقتصادسنجی با MCMC
  • 88. مدل‌سازی پیش‌بینی در اقتصاد با MCMC
  • 89. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های مهندسی (بدون مغایرت با قوانین)
  • 90. بهینه‌سازی فرآیندها با MCMC
  • 91. مدل‌سازی قابلیت اطمینان با MCMC
  • 92. کاربرد MCMC در علوم پزشکی (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 93. مدل‌سازی پیشرفت بیماری با MCMC
  • 94. تحلیل داده‌های کارآزمایی بالینی با MCMC
  • 95. کاربرد MCMC در آموزش (در چارچوب محتوای مجاز)
  • 96. طراحی تمرینات عملی MCMC
  • 97. پروژه‌های کاربردی MCMC
  • 98. مباحث پیشرفته در بهینه‌سازی MCMC
  • 99. روش‌های MCMC برای توزیع‌های نامشخص
  • 100. خلاصه‌ای از پیشرفت‌های اخیر در MCMC
تگ‌ها: MCMC آمار بیزی الگوریتم‌های آماری بهینه‌سازی الگوریتم تخمین چگالی روش‌های آماری مدل‌سازی احتمالی نمونه‌گیری مونت‌کارلو یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.