فلش‌کارت‌های آموزشی تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج MCMC در Stan

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 74,988 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 تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی اعتبارسنجی نتایج MCMC در Stan
  • 2. هدف اعتبارسنجی در استنباط بیزی با Stan
  • 3. ساختار خروجی نمونه‌گیری در Stan
  • 4. بررسی زنجیره‌های MCMC و نقش آن‌ها در اعتبارسنجی
  • 5. تعداد زنجیره‌ها و تأثیر آن بر ارزیابی همگرایی
  • 6. Warmup و تفاوت آن با نمونه‌های پسین
  • 7. Iteration و تعداد نمونه‌های مورد نیاز
  • 8. Seed و بازتولیدپذیری نتایج MCMC
  • 9. بررسی Trace Plot برای ارزیابی زنجیره‌ها
  • 10. تشخیص همگرایی با R-hat
  • 11. تفسیر R-hat در مدل‌های بیزی
  • 12. R-hat رتبه‌محور در نسخه‌های جدید Stan
  • 13. مقایسه R-hat بین پارامترهای مدل
  • 14. تشخیص همگرایی ناقص با Trace Plot و R-hat
  • 15. Effective Sample Size و اهمیت آن
  • 16. محاسبه Bulk ESS در Stan
  • 17. محاسبه Tail ESS در Stan
  • 18. تفسیر ESS در پارامترهای مختلف
  • 19. نسبت ESS به تعداد نمونه‌ها
  • 20. Autocorrelation در زنجیره‌های MCMC
  • 21. تحلیل خودهمبستگی نمونه‌های پسین
  • 22. اثر خودهمبستگی بر کیفیت استنباط
  • 23. Monte Carlo Standard Error و دقت برآوردها
  • 24. بررسی دقت میانگین‌های پسین
  • 25. بررسی دقت کوانتایل‌ها و صدک‌های پسین
  • 26. اعتبارسنجی توزیع‌های پسین
  • 27. تشخیص Divergent Transitions
  • 28. علل اصلی Divergence در نمونه‌گیری HMC
  • 29. رابطه Divergence با هندسه توزیع پسین
  • 30. تحلیل موقعیت Divergence در فضای پارامترها
  • 31. استفاده از Pair Plot برای تشخیص مشکلات هندسی
  • 32. افزایش adapt_delta و تأثیر آن بر Divergence
  • 33. محدودیت‌های افزایش بیش از حد adapt_delta
  • 34. تشخیص خطاهای مربوط به max_treedepth
  • 35. بررسی اثر max_treedepth بر نمونه‌گیری
  • 36. تفسیر هشدارهای Sampler در Stan
  • 37. بررسی E-BFMI در نمونه‌گیری HMC
  • 38. تشخیص انرژی نامناسب در زنجیره‌های Stan
  • 39. مقایسه رفتار زنجیره‌ها از نظر انرژی
  • 40. بررسی Funnel در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 41. اعتبارسنجی پارامترسازی متمرکز
  • 42. اعتبارسنجی پارامترسازی غیرمتمرکز
  • 43. استانداردسازی متغیرهای پیش‌بین برای بهبود نمونه‌گیری
  • 44. بررسی مقیاس پارامترها و تأثیر آن بر همگرایی
  • 45. تشخیص مشکلات شناسایی‌پذیری پارامترها
  • 46. اعتبارسنجی مدل‌های دارای همبستگی شدید پارامترها
  • 47. بررسی Posterior Geometry در HMC
  • 48. تشخیص Multimodality در توزیع پسین
  • 49. شناسایی زنجیره‌های گرفتار در مدهای متفاوت
  • 50. بررسی Mixing بین زنجیره‌های MCMC
  • 51. مقایسه زنجیره‌ها از نظر میانگین و واریانس
  • 52. بررسی اختلاف زنجیره‌ها در توزیع پسین
  • 53. تحلیل Summary خروجی Stan
  • 54. اعتبارسنجی پارامترهای اسکالر
  • 55. اعتبارسنجی پارامترهای برداری
  • 56. اعتبارسنجی پارامترهای ماتریسی
  • 57. بررسی پارامترهای مشتق‌شده در خروجی Stan
  • 58. اعتبارسنجی Generated Quantities
  • 59. تشخیص نمونه‌های غیرعادی در خروجی MCMC
  • 60. بررسی کیفیت نمونه‌های انتهایی توزیع پسین
  • 61. اعتبارسنجی پیش‌بینی‌های پسین
  • 62. Posterior Predictive Check در Stan
  • 63. مقایسه داده‌های مشاهده‌شده و داده‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 64. تشخیص ناکافی بودن مدل با Posterior Predictive Check
  • 65. اعتبارسنجی مدل‌های رگرسیون با پیش‌بینی پسین
  • 66. اعتبارسنجی مدل‌های سلسله‌مراتبی با پیش‌بینی پسین
  • 67. اعتبارسنجی مدل‌های زمانی و سری‌های زمانی
  • 68. اعتبارسنجی مدل‌های باینری و شمارشی
  • 69. اعتبارسنجی مدل‌های غیرخطی
  • 70. بررسی حساسیت نتایج نسبت به Prior
  • 71. Prior Predictive Check و اعتبارسنجی پیشین
  • 72. مقایسه نتایج تحت Priorهای مختلف
  • 73. تحلیل حساسیت استنباط نسبت به تنظیمات مدل
  • 74. مقایسه نتایج چند اجرای مستقل Stan
  • 75. اعتبارسنجی نتایج با افزایش تعداد Iteration
  • 76. اعتبارسنجی نتایج با افزایش تعداد Chain
  • 77. مقایسه کیفیت نمونه‌گیری با تنظیمات مختلف
  • 78. تشخیص Overfitting از طریق ارزیابی پسین
  • 79. مقایسه اعتبارسنجی MCMC و اعتبارسنجی مدل
  • 80. تفاوت همگرایی محاسباتی و کفایت آماری مدل
  • 81. تشخیص نتایج ظاهراً همگرا اما نامعتبر
  • 82. اعتبارسنجی مدل‌های بزرگ و پیچیده
  • 83. اعتبارسنجی مدل‌های سلسله‌مراتبی عمیق
  • 84. اعتبارسنجی مدل‌های دارای پارامترهای زیاد
  • 85. استفاده از خلاصه‌های تشخیصی برای کنترل کیفیت
  • 86. طراحی چک‌لیست اعتبارسنجی نتایج Stan
  • 87. تحلیل خودکار Diagnostics در خروجی Stan
  • 88. اعتبارسنجی چندمدلی و مقایسه Diagnostics
  • 89. مقایسه مدل‌ها پس از اطمینان از همگرایی
  • 90. ثبت و گزارش معیارهای اعتبارسنجی MCMC
  • 91. گزارش R-hat و ESS در نتایج پژوهشی
  • 92. گزارش Divergence و هشدارهای Sampling
  • 93. تولید گزارش قابل بازتولید از Diagnostics
  • 94. اعتبارسنجی نتایج Stan در پروژه‌های پژوهشی
  • 95. طراحی فرایند کامل کنترل کیفیت MCMC
  • 96. پروژه عملی اعتبارسنجی یک مدل بیزی در Stan
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

تگ‌ها: Bayesian Inference Bayesian Statistics Effective Sample Size ESS HMC MCMC NUTS Posterior Predictive Check R-hat Stan اعتبارسنجی MCMC تحلیل زنجیره‌های MCMC تکنیک‌های Stan مدل‌سازی بیزی همگرایی MCMC

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.