کتاب یادگیری ماشین در MCMC: ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 یادگیری ماشین در MCMC: ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته

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

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت‌کارلو مارکوف زنجیره‌ای
  • 2. مفاهیم احتمالاتی در یادگیری ماشین
  • 3. تخمین چگالی احتمال با استفاده از MCMC
  • 4. الگوریتم Metropolis-Hastings: اصول و کاربردها
  • 5. الگوریتم Gibbs Sampling: تئوری و پیاده‌سازی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی بیزی
  • 7. انتخاب مدل و ارزیابی در چارچوب MCMC
  • 8. مدل‌های گرافیکی و کاربرد آن‌ها در MCMC
  • 9. توسعه مدل‌های سلسله مراتبی با استفاده از MCMC
  • 10. استنباط بیزی برای رگرسیون خطی
  • 11. تحلیل واریانس با استفاده از روش‌های MCMC
  • 12. مدل‌سازی مخلوط گاوسی با MCMC
  • 13. روش‌های نمونه‌گیری موازی برای تسریع MCMC
  • 14. بهینه‌سازی MCMC: تنظیم پارامترها و همگرایی
  • 15. تشخیص همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 16. مدل‌های پنهان مارکوف و MCMC
  • 17. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از MCMC
  • 18. یادگیری ماشین نیمه نظارتی با MCMC
  • 19. استفاده از MCMC در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 20. مدل‌سازی داده‌های گسسته با MCMC
  • 21. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با استفاده از MCMC
  • 22. MCMC در انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 23. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 24. MCMC و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 25. MCMC در مدل‌سازی تصویر و بینایی ماشین
  • 26. MCMC برای تشخیص ناهنجاری
  • 27. روش‌های MCMC برای مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 28. استفاده از MCMC در یادگیری تقویتی
  • 29. MCMC و شبکه‌های عصبی بیزی
  • 30. مدل‌های بیزی غیرپارامتری و MCMC
  • 31. روش‌های تقریبی بیزی: تقریب واریانسی
  • 32. روش‌های تقریبی بیزی: تقریب لاپلاس
  • 33. MCMC و مسائل معکوس
  • 34. MCMC در ژنتیک جمعیت
  • 35. MCMC و فیزیک آماری
  • 36. MCMC و مدل‌سازی مالی
  • 37. پیاده‌سازی MCMC در پایتون
  • 38. پیاده‌سازی MCMC در R
  • 39. استفاده از کتابخانه‌های MCMC موجود
  • 40. مقایسه روش‌های مختلف MCMC
  • 41. چالش‌ها و محدودیت‌های MCMC
  • 42. روش‌های بهبود کارایی MCMC
  • 43. MCMC و محاسبات ابری
  • 44. مدل‌سازی بیزی پویا با استفاده از MCMC
  • 45. MCMC و یادگیری عمیق
  • 46. MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 47. MCMC و یادگیری انتقالی
  • 48. MCMC و یادگیری فعال
  • 49. MCMC در تشخیص پزشکی
  • 50. MCMC و پیش‌بینی هواشناسی
  • 51. MCMC و تحلیل خطر
  • 52. MCMC و مدیریت زنجیره تامین
  • 53. MCMC و تحلیل بازار
  • 54. MCMC و پیش‌بینی تقاضا
  • 55. MCMC و ارزیابی ریسک
  • 56. MCMC و کنترل کیفیت
  • 57. MCMC و بهینه‌سازی پورتفوی
  • 58. MCMC و تحلیل احساسات
  • 59. MCMC و تشخیص تقلب
  • 60. MCMC و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 61. MCMC و تحلیل داده‌های مکانی
  • 62. MCMC و تحلیل داده‌های زمانی-مکانی
  • 63. MCMC و تحلیل بقا
  • 64. MCMC و تحلیل داده‌های چندمتغیره
  • 65. MCMC و مدل‌سازی علّی
  • 66. MCMC و استنباط علیّت
  • 67. MCMC و تحلیل داده‌های پنلی
  • 68. MCMC و مدل‌سازی داده‌های از دست رفته
  • 69. MCMC و تحلیل حساسیت
  • 70. MCMC و تحلیل عدم قطعیت
  • 71. MCMC و اعتبار سنجی مدل
  • 72. MCMC و گزارش‌دهی نتایج
  • 73. تفسیر نتایج MCMC
  • 74. نکات کلیدی در استفاده از MCMC
تگ‌ها: MCMC آمار بیزی الگوریتم‌های یادگیری تحلیل آماری داده‌کاوی روش‌های عددی روش‌های مونت‌کارلو مدل‌سازی آماری هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.