کتاب کاربرد روش‌های مونت کارلو در طبقه‌بندی بیزی پیشرفته 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 کاربرد روش‌های مونت کارلو در طبقه‌بندی بیزی پیشرفته

موضوع کلی: آمار و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: استنتاج بیزی و روش‌های مونت کارلو

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه در آمار بیزی و نظریه احتمالات شرطی
  • 2. بررسی ساختار کلی مسئله طبقه‌بندی (Classification) در یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با قضیه بیز و فرمولاسیون ریاضی توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 4. چالش‌های انتگرال‌گیری در استنتاج بیزی و ابعاد بالای فضا
  • 5. مقدمه‌ای بر روش‌های شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 6. قعداد اعداد شبه‌تصادفی و تولید نمونه از توزیع‌های مختلف
  • 7. روش انتگرال‌گیری مونت کارلو ساده و تخمین خطای آماری
  • 8. مونت کارلو با نمونه‌برداری اهمیت (Importance Sampling)
  • 9. کاهش واریانس در شبیه‌سازی‌های مونت کارلو
  • 10. مفاهیم زنجیره مارکوف در فضاهای حالت پیس‌رونده
  • 11. زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) و اصول همگرایی آن
  • 12. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm) و پیاده‌سازی آن
  • 13. نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling) برای توزیع‌های چندمتغیره
  • 14. چالش‌های نمونه‌برداری در ابعاد بالا و پدیده ابعاد
  • 15. روش‌های پیشرفته نمونه‌برداری همیلتونی (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 16. روش نمونه‌برداری No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 17. روش‌های مونت کارلو ترتیبی (Sequential Monte Carlo) و فیلتر ذرات
  • 18. روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف معکوس و ترکیبی
  • 19. تخمین پارامترهای مدل‌های طبقه‌بندی با رویکرد بیزی
  • 20. استفاده از MCMC در تخمین احتمالاتی طبقه‌بندی‌کننده‌های خطی
  • 21. طبقه‌بندی‌کننده‌های غیرخطی و بر پایه هسته در چارچوب بیزی
  • 22. کاربرد روش‌های مونت کارلو در رگرسیون لجستیک بیزی
  • 23. مدل‌های ترکیبی و درخت‌های تصمیم بیزی با نمونه‌برداری مونت کارلو
  • 24. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks) و تقریب با مونت کارلو
  • 25. مدیریت عدم قطعیت (Uncertainty Estimation) در پیش‌بینی‌های طبقه‌بندی
  • 26. روش‌های Variational Inference به عنوان رقیب یا مکمل مونت کارلو
  • 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی بیزی با معیارهای اعتبارسنجی
  • 28. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC در پایتون با کتابخانه‌های تخصصی
  • 29. بهینه‌سازی و تسریع محاسبات سنگین مونت کارلو با رایانش موازی
  • 30. مطالعه موردی: طبقه‌بندی متن و داده‌های کاوی با رویکرد بیزی-مونت کارلو
  • 31. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری و کلاه‌برداری با مدل‌های مونت کارلو بیزی
  • 32. عیب‌یابی، تشخیص عدم همگرایی و واگرایی در زنجیره‌های MCMC
  • 33. گزارش‌دهی و مصورسازی توزیع‌های پسین پیچیده
تگ‌ها: Artificial Intelligence Bayesian Classification Bayesian Statistics Data Science Gibbs Sampling Machine Learning MCMC Metropolis-Hastings Monte Carlo Probabilistic Models Python Statistical Inference آمار بیزی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.