فلش‌کارت‌های آموزشی **بهینه‌سازی و اعتبارسنجی مدل‌های بیزی در PyMC**

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره **بهینه‌سازی و اعتبارسنجی مدل‌های بیزی در PyMC**

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

موضوع میانی: کاربرد PyMC در مدل‌سازی بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی
• 2. اصول احتمال شرطی و قضیه بیز
• 3. کاربرد قضیه بیز در استنتاج آماری
• 4. مفاهیم احتمال پیشین و پسین
• 5. انتخاب توزیع پیشین مناسب
• 6. معرفی کتابخانه PyMC
• 7. نصب و راه‌اندازی PyMC
• 8. ساخت مدل‌های بیزی ساده با PyMC
• 9. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال در PyMC
• 10. نمایش مدل‌های بیزی در قالب گرافیکی
• 11. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
• 12. تفسیر نتایج رگرسیون خطی بیزی
• 13. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
• 14. کاربرد رگرسیون لجستیک بیزی در طبقه‌بندی
• 15. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
• 16. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی بیزی
• 17. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی بیزی
• 18. مزایای مدل‌سازی سلسله‌مراتبی
• 19. کاربرد مدل‌سازی سلسله‌مراتبی در علوم مختلف
• 20. مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling) در PyMC
• 21. مبانی مدل‌سازی مبتنی بر عامل
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر عامل در PyMC
• 23. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
• 24. مکانیسم‌های نمونه‌برداری MCMC
• 25. مشکلات رایج در MCMC و راه‌های مقابله
• 26. معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
• 27. استفاده از ArviZ برای تحلیل نتایج MCMC
• 28. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
• 29. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
• 30. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 31. اعتبارسنجی با استفاده از داده‌های خارج از نمونه
• 32. ارزیابی کیفیت پیش‌بینی مدل‌های بیزی
• 33. شاخص‌های ارزیابی مدل‌های بیزی (مانند WAIC, LOO-CV)
• 34. مقایسه مدل‌های بیزی مختلف
• 35. بهینه‌سازی پارامترهای مدل بیزی
• 36. تکنیک‌های بهینه‌سازی در PyMC
• 37. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
• 38. روش‌های استنتاج در حضور داده‌های گمشده
• 39. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outliers)
• 40. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 41. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده
• 42. کاربرد مدل‌های بیزی برای داده‌های طبقه‌بندی شده
• 43. مدل‌سازی داده‌های شمارشی
• 44. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی
• 45. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (GLM)
• 46. کاربرد GLM بیزی در مسائل مختلف
• 47. مدل‌سازی مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
• 48. مزایای مدل‌های مختلط
• 49. کاربرد مدل‌های مختلط در تحلیل داده‌های تودرتو
• 50. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
• 51. اصول شبکه‌های بیزی
• 52. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی در PyMC
• 53. استنتاج در شبکه‌های بیزی
• 54. مدل‌سازی فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
• 55. کاربرد فرآیندهای گوسی در تخمین و پیش‌بینی
• 56. مدل‌سازی فرآیندهای گوسی در PyMC
• 57. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بیزی (Bayesian Deep Learning)
• 58. مزایای یادگیری عمیق بیزی
• 59. کاربرد یادگیری عمیق بیزی
• 60. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی
• 61. معرفی کتابخانه‌های مرتبط با یادگیری عمیق بیزی
• 62. کاربرد PyMC در توسعه مدل‌های پیچیده
• 63. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های زیستی
• 64. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های اقتصادی
• 65. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های اجتماعی
• 66. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مهندسی
• 67. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های محیط زیست
• 68. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پزشکی
• 69. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مالی
• 70. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بازاریابی
• 71. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های علوم انسانی
• 72. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های ورزشی
• 73. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های آب و هوا
• 74. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های حمل و نقل
• 75. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های انرژی
• 76. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های امنیت سایبری
• 77. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های رباتیک
• 78. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پردازش زبان طبیعی
• 79. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بینایی ماشین
• 80. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های کشف تقلب
• 82. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 83. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مدیریت ریسک
• 84. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پیش‌بینی تقاضا
• 85. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های تشخیص ناهنجاری
• 86. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های اکتشاف منابع
• 87. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های تحلیل احساسات
• 88. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مدیریت پروژه
• 89. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های برنامه‌ریزی تولید
• 90. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پیش‌بینی عملکرد
• 91. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های کنترل کیفیت
• 92. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بهینه‌سازی تخصیص منابع
• 93. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های تجزیه و تحلیل مشتری
• 94. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پیش‌بینی خرابی
• 95. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بهینه‌سازی مسیر