کتاب کاربرد عملی الگوریتم‌های MCMC در حوزه‌های مختلف

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد عملی الگوریتم‌های MCMC در حوزه‌های مختلف

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 2. مفاهیم کلیدی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای مارکوف در زمان گسسته
  • 4. فرآیندهای مارکوف در زمان پیوسته
  • 5. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری تصادفی
  • 6. روش‌های نمونه‌گیری پایه
  • 7. مفهوم نسبت احتمال (Likelihood)
  • 8. مفهوم پسین (Posterior) در احتمال بیزی
  • 9. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 10. اهمیت MCMC در مدل‌سازی پیچیده
  • 11. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. مراحل اجرای Metropolis-Hastings
  • 13. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 14. تنظیم پارامترهای Metropolis-Hastings
  • 15. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 16. مراحل اجرای نمونه‌گیری گیبس
  • 17. شرطی‌سازی در نمونه‌گیری گیبس
  • 18. مزایا و معایب نمونه‌گیری گیبس
  • 19. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 20. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی
  • 21. مدل‌سازی بیزی ساده
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با MCMC
  • 23. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 24. معیارهای تشخیص همگرایی (Trace Plots, ACF)
  • 25. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 26. تنظیم طول زنجیره و تعداد تکرار
  • 27. کالیبراسیون مدل‌های MCMC
  • 28. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 29. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 30. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 31. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 32. طبقه‌بندی بیزی با MCMC
  • 33. خوشه‌بندی بیزی با MCMC
  • 34. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 35. نشر اطلاعات در مدل‌های گرافیکی
  • 36. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 37. مدل‌سازی جمعیت با MCMC
  • 38. تحلیل داده‌های ژنتیکی با MCMC
  • 39. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
  • 40. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 41. مدل‌سازی ریسک مالی با MCMC
  • 42. تحلیل پرتفوی با MCMC
  • 43. پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی با MCMC
  • 44. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 45. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 46. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با MCMC
  • 47. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 48. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 49. بهینه‌سازی پارامترها با MCMC
  • 50. مدل‌سازی قابلیت اطمینان با MCMC
  • 51. تحلیل داده‌های سنسور با MCMC
  • 52. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 53. نمونه‌گیری از لجستیک معکوس (Reverse Logistic Sampling)
  • 54. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 55. ترکیب نمونه‌گیری با اهمیت و MCMC
  • 56. الگوریتم‌های MCMC چندگانه (Coupled MCMC)
  • 57. روش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 58. تکنیک‌های تسریع همگرایی
  • 59. استفاده از MCMC در ابزارهای نرم‌افزاری
  • 60. مقدمه‌ای بر Stan
  • 61. مقدمه‌ای بر PyMC3
  • 62. مقدمه‌ای بر JAGS
  • 63. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC در پایتون
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC در R
  • 65. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی MCMC
  • 66. اعتبارسنجی نتایج MCMC
  • 67. مقایسه نتایج MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 68. کاربرد MCMC در مقایسه مدل‌ها
  • 69. انتخاب مدل با استفاده از MCMC
  • 70. معیارهای انتخاب مدل (DIC, WAIC)
  • 71. مدل‌سازی پیشرفته با MCMC
  • 72. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 73. مدل‌سازی فضایی و زمانی با MCMC
  • 74. تحلیل داده‌های پرت و نامتعارف با MCMC
  • 75. مبانی استنتاج آماری در MCMC
  • 76. تفسیر نتایج استنتاج بیزی
  • 77. مدل‌سازی عدم قطعیت با MCMC
  • 78. ارتباط MCMC با شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 79. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی احتمالی
  • 80. استنتاج علی با استفاده از MCMC
  • 81. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 82. تحلیل داده‌های نجومی با MCMC
  • 83. مدل‌سازی در علوم محیط زیست با MCMC
  • 84. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 85. مدل‌سازی تابعی با MCMC
  • 86. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته در MCMC
  • 87. نکات عملی در اجرای MCMC
  • 88. اشتباهات رایج در استفاده از MCMC
  • 89. تفسیر صحیح نمودارهای MCMC
  • 90. مدیریت حافظه و محاسبات در MCMC
  • 91. کاربرد MCMC در مسائل واقعی
  • 92. پروژه‌های عملی با MCMC
  • 93. چالش‌های MCMC در داده‌های بزرگ
  • 94. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 95. مقدمه‌ای بر MCMC با داده‌های نامعلوم
  • 96. استنتاج در مدل‌های غیرپارامتریک با MCMC
  • 97. کاربرد MCMC در یادگیری عمیق بیزی
  • 98. آینده پژوهش در MCMC

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.