اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای تخمین چگالی در مدل‌های پیچیده

کتاب تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای تخمین چگالی در مدل‌های پیچیده

تگ‌ها: MCMC MCMC پیشرفته آمار بیزی احتمالات تخمین چگالی روش‌های آماری محاسبات آماری مدل‌های پیچیده نمونه‌گیری مارکوف

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 تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای تخمین چگالی در مدل‌های پیچیده

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در تخمین چگالی (Density Estimation)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. اصول اساسی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای تصادفی و ساختار مارکوفی
  • 4. نمونه‌برداری از توزیع‌های احتمال
  • 5. کاربرد MCMC در آمار و یادگیری ماشین
  • 6. الگوریتم‌های نمونه‌برداری اولیه: Metropolis-Hastings
  • 7. اصول و پارامترهای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 8. تنظیم پارامترهای proposal distribution
  • 9. همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 10. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 11. تشخیص دوره‌های پیش از همگرایی (burn-in)
  • 12. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 13. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 14. کاربرد Gibbs Sampling در مدل‌های آماری
  • 15. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
  • 16. نمونه‌برداری از توزیع‌های چندبعدی
  • 17. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 18. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 19. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 20. میدان‌های تصادفی مارکوف و MCMC
  • 21. استنتاج در مدل‌های پیچیده
  • 22. تخمین چگالی احتمال با MCMC
  • 23. مدل‌های مخلوط گاوسی (Gaussian Mixture Models)
  • 24. تخمین پارامترهای GMM با MCMC
  • 25. مدل‌های رگرسیون پیشرفته
  • 26. تخمین پارامترهای مدل‌های رگرسیون با MCMC
  • 27. مدل‌های سری زمانی
  • 28. کاربرد MCMC در مدل‌سازی سری زمانی
  • 29. مدل‌های حالت پنهان (Hidden Markov Models)
  • 30. استنتاج در HMM با MCMC
  • 31. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 32. تخمین پارامترهای مدل‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 33. مدل‌های یادگیری عمیق و MCMC
  • 34. استنتاج بیزی در شبکه‌های عصبی
  • 35. شبکه‌های عصبی گرافیکی
  • 36. تخمین پارامترها در شبکه‌های عصبی گرافیکی با MCMC
  • 37. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 38. بخش‌بندی تصویر با MCMC
  • 39. بازسازی تصویر با MCMC
  • 40. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 41. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با MCMC
  • 42. استنتاج در مدل‌های زبانی با MCMC
  • 43. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 44. مدل‌سازی تکاملی با MCMC
  • 45. تحلیل داده‌های ژنومیک با MCMC
  • 46. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 47. مدل‌سازی اقتصادسنجی با MCMC
  • 48. پیش‌بینی اقتصادی با MCMC
  • 49. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 50. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 51. قیمت‌گذاری مشتقات مالی با MCMC
  • 52. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 53. شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی با MCMC
  • 54. مدل آیزینگ و MCMC
  • 55. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 56. بهینه‌سازی با MCMC
  • 57. کالیبراسیون مدل‌ها با MCMC
  • 58. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 59. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 60. مدل‌سازی رفتار با MCMC
  • 61. موضوعات پیشرفته در MCMC
  • 62. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 63. نمونه‌برداری از طریق زنجیره‌های متصل (Coupled Chains)
  • 64. اصول نمونه‌برداری موازی
  • 65. پیاده‌سازی MCMC در نرم‌افزارهای آماری
  • 66. مقدمه‌ای بر Stan
  • 67. کاربرد Stan در مدل‌سازی بیزی
  • 68. مقدمه‌ای بر PyMC3
  • 69. کاربرد PyMC3 در مدل‌سازی بیزی
  • 70. مقدمه‌ای بر TensorFlow Probability
  • 71. کاربرد TensorFlow Probability در MCMC
  • 72. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 73. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 74. روش‌های کاهش واریانس
  • 75. ارزیابی مدل‌های بیزی با MCMC
  • 76. معیارهای ارزیابی مدل (DIC, WAIC)
  • 77. مقایسه مدل‌ها با استفاده از MCMC
  • 78. محدودیت‌های MCMC
  • 79. مشکلات مربوط به انتخاب proposal distribution
  • 80. مشکلات مربوط به dimensions بالا
  • 81. کاربرد MCMC در مسائل واقعی
  • 82. مطالعات موردی در حوزه‌های مختلف
  • 83. چالش‌ها و راهکارها در پیاده‌سازی MCMC
  • 84. آخرین پیشرفت‌ها در MCMC
  • 85. روش‌های نمونه‌برداری مبتنی بر گرادیان
  • 86. روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 87. آینده MCMC و هوش مصنوعی
  • 88. ترکیب MCMC با یادگیری عمیق
  • 89. کاربرد MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. مدل‌سازی عدم قطعیت با MCMC
  • 91. تخمین چگالی در فضاهای پیچیده
  • 92. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های حجیم
  • 93. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای داده‌های حجیم
  • 94. روش‌های نمونه‌برداری تطبیقی
  • 95. کاربرد MCMC در یادگیری فعال (Active Learning)
  • 96. مدل‌سازی ناپارامتری با MCMC
  • 97. توزیع‌های دیریکله و فرآیندهای دیریکله
  • 98. کاربرد MCMC در مدل‌های ناپارامتری
  • 99. تحلیل داده‌های بقا با MCMC
  • 100. مدل‌های کاکس و 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.