کتاب درک عمیق Hamiltonian Monte Carlo با مثال‌های عملی 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 درک عمیق Hamiltonian Monte Carlo با مثال‌های عملی

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

موضوع میانی: Hamiltonian Monte Carlo (HMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. درک روش مونت کارلو هامیلتونی
  • 2. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو
  • 3. بررسی روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 4. مفاهیم پایه در آمار بیزی
  • 5. توزیع‌های احتمال و نقش آن‌ها در MCMC
  • 6. معرفی هامیلتونیان و دینامیک هامیلتونی
  • 7. الگوریتم مونت کارلو هامیلتونی: گام‌های اساسی
  • 8. فرمول‌بندی ریاضی الگوریتم HMC
  • 9. انتخاب پارامترهای گام در HMC
  • 10. تاثیر اندازه گام بر کارایی HMC
  • 11. تکنیک‌های تنظیم خودکار گام
  • 12. بررسی همگرایی در HMC
  • 13. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 14. روش‌های ارزیابی عملکرد HMC
  • 15. مقایسه HMC با سایر روش‌های MCMC
  • 16. پیاده‌سازی HMC در پایتون
  • 17. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای HMC
  • 18. بهینه‌سازی کد HMC برای سرعت و کارایی
  • 19. کاربرد HMC در مدل‌سازی آماری
  • 20. HMC در رگرسیون خطی و لجستیک
  • 21. HMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 22. HMC در مدل‌های مخلوط گاوسی
  • 23. HMC در مسائل بهینه‌سازی
  • 24. HMC در یادگیری ماشین
  • 25. HMC در شبکه‌های بیزی
  • 26. HMC در پردازش تصویر
  • 27. HMC در تحلیل سری‌های زمانی
  • 28. HMC در فیزیک آماری
  • 29. HMC در علوم مالی
  • 30. مدل‌سازی توزیع‌های چندمتغیره با HMC
  • 31. HMC برای توابع با ابعاد بالا
  • 32. روش‌های کاهش ابعاد در HMC
  • 33. استفاده از پیش‌توزیع‌های مناسب در HMC
  • 34. تاثیر انتخاب پیش‌توزیع بر نتایج HMC
  • 35. بررسی حساسیت HMC به پارامترهای مدل
  • 36. روش‌های مقابله با چندوجهی بودن توزیع
  • 37. HMC و نمونه‌برداری از توزیع‌های هدف پیچیده
  • 38. HMC موازی برای افزایش سرعت محاسبات
  • 39. HMC و محاسبات ابری
  • 40. بررسی نمونه‌های موردی واقعی با HMC
  • 41. آموزش گام به گام پیاده‌سازی HMC
  • 42. اشتباهات رایج در پیاده‌سازی HMC و راه‌حل‌ها
  • 43. بهبود کارایی HMC با استفاده از روش‌های پیشرفته
  • 44. بررسی روش‌های جایگزین برای HMC
  • 45. تحلیل و تفسیر نتایج HMC
  • 46. ارائه گزارش نتایج HMC
  • 47. مستندسازی کد HMC
  • 48. نگهداری و به‌روزرسانی کد HMC
  • 49. آینده HMC و مسیرهای تحقیقاتی
تگ‌ها: HMC Monte Carlo آمار بیزی الگوریتم HMC تحلیل داده روش‌های مونت‌کارلو محاسبات آماری مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مارکوف یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.