اکسپرس 24
کتاب NUTS: الگوریتمی برای استنتاج بیزی کارآمد و قدرتمند

کتاب NUTS: الگوریتمی برای استنتاج بیزی کارآمد و قدرتمند

تگ‌ها: bayesian inference Markov Chain Monte Carlo MCMC NUTS sampler آمار بیزی استنتاج بیزی الگوریتم NUTS مدل‌های بیزی نمونه‌گیری کارآمد نمونه‌گیری مونت‌کارلو

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 NUTS: الگوریتمی برای استنتاج بیزی کارآمد و قدرتمند

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 2. مبانی احتمالات و آمار
  • 3. قضیه بیز و تفسیر آن
  • 4. مدل‌های احتمالاتی پایه
  • 5. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 6. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 7. توزیع‌های نرمال و گوسی
  • 8. توزیع‌های برنولی و دوجمله‌ای
  • 9. توزیع‌های پواسون و نمایی
  • 10. توزیع‌های گاما و بتا
  • 11. استنتاج پارامتریک
  • 12. روش‌های حداکثر درستنمایی
  • 13. روش‌های گشتاورها
  • 14. استنتاج غیرپارامتریک
  • 15. توزیع‌های پیشین غیرپارامتریک
  • 16. روش‌های مبتنی بر هسته
  • 17. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 18. نمونه‌برداری گیبس
  • 19. نمونه‌برداری پذیرش-رد
  • 20. الگوریتم MCMC در عمل
  • 21. مقدمه‌ای بر الگوریتم NUTS
  • 22. انگیزه و نیاز به NUTS
  • 23. مقایسه NUTS با سایر روش‌های MCMC
  • 24. مکانیک هامیلتونی و انرژی پتانسیل
  • 25. مکانیک هامیلتونی و انرژی جنبشی
  • 26. تبدیل انرژی به حرکت
  • 27. انتشار در فضای فاز
  • 28. مفهوم گشتاورهای کلیدی در NUTS
  • 29. گرادیان تابع درستنمایی
  • 30. محاسبه گشتاورها
  • 31. انتشار در فضای حالت
  • 32. مراحل الگوریتم NUTS
  • 33. ساخت مسیر انتشار
  • 34. توقف انتشار
  • 35. اصول نمونه‌برداری در NUTS
  • 36. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 37. طول گام انتشار
  • 38. تعداد مراحل انتشار
  • 39. تنظیم خودکار پارامترها
  • 40. بررسی همگرایی در NUTS
  • 41. شاخص‌های همگرایی
  • 42. نمودارهای ردیابی
  • 43. محاسبه خطای میانگین مربع (MSE)
  • 44. کاربردهای NUTS
  • 45. استنتاج در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 46. استنتاج در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 47. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 48. استنتاج در مدل‌های سری زمانی
  • 49. استنتاج در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 50. کاربرد NUTS در بینایی ماشین
  • 51. کاربرد NUTS در پردازش زبان طبیعی
  • 52. کاربرد NUTS در علوم زیستی
  • 53. کاربرد NUTS در علوم مالی
  • 54. کاربرد NUTS در علوم اجتماعی
  • 55. پیاده‌سازی NUTS با کتابخانه‌های رایج
  • 56. PyMC3 و NUTS
  • 57. Stan و NUTS
  • 58. Pyro و NUTS
  • 59. TensorFlow Probability و NUTS
  • 60. ملاحظات محاسباتی در NUTS
  • 61. بهینه‌سازی پیاده‌سازی NUTS
  • 62. موازی‌سازی در NUTS
  • 63. استفاده از GPU در NUTS
  • 64. مقایسه عملکرد NUTS در سناریوهای مختلف
  • 65. مدل‌های با ابعاد بالا
  • 66. مدل‌های با داده‌های حجیم
  • 67. مدل‌های با ساختارهای پیچیده
  • 68. چالش‌ها و محدودیت‌های NUTS
  • 69. حساسیت به پارامترهای اولیه
  • 70. زمان محاسباتی در مدل‌های بزرگ
  • 71. نیاز به گرادیان‌های دقیق
  • 72. روش‌های بهبود NUTS
  • 73. NUTS با گام‌های متغیر
  • 74. NUTS با زمان‌بندی تطبیقی
  • 75. NUTS برای نمونه‌برداری از توزیع‌های چندوجهی
  • 76. NUTS با روش‌های چندگانه
  • 77. کاربردهای پیشرفته NUTS
  • 78. استنتاج بیزی در مدل‌های پویای سیستمی
  • 79. استنتاج بیزی در مدل‌های شبکه عصبی عمیق
  • 80. استنتاج بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. استنتاج بیزی در تحلیل ریسک
  • 82. استنتاج بیزی در مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 83. استنتاج بیزی در مدل‌های اقتصادسنجی
  • 84. استنتاج بیزی در فیزیک ذرات
  • 85. استنتاج بیزی در اخترشناسی
  • 86. استنتاج بیزی در مهندسی پزشکی
  • 87. استنتاج بیزی در رباتیک
  • 88. آینده پژوهش در NUTS
  • 89. توسعه الگوریتم‌های جدید
  • 90. کاربرد در حوزه‌های نوظهور
  • 91. استانداردسازی و آموزش NUTS
  • 92. تکامل NUTS و روش‌های مرتبط

📚 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.