اکسپرس 24
کتاب تزریق تنوع: الگوریتم‌های MCMC پیشرفته برای کشف فضای پارامتر

کتاب تزریق تنوع: الگوریتم‌های MCMC پیشرفته برای کشف فضای پارامتر

تگ‌ها: MCMC پیشرفته آمار بیزی استنتاج بیزی الگوریتم‌های MCMC تزریق تنوع روش‌های نمونه‌گیری کشف فضای پارامتر مدل‌سازی آماری 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 تزریق تنوع: الگوریتم‌های MCMC پیشرفته برای کشف فضای پارامتر

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

موضوع میانی: چالش‌ها و راهکارها در MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از سری زمانی
  • 2. مفاهیم پایه MCMC
  • 3. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 4. پیش‌نیازهای Metropolis-Hastings
  • 5. تنظیم پارامترهای Metropolis-Hastings
  • 6. محدودیت‌های Metropolis-Hastings
  • 7. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 8. کاربرد Gibbs Sampling
  • 9. مزایا و معایب Gibbs Sampling
  • 10. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 11. الگوریتم Slice Sampling
  • 12. نحوه عملکرد Slice Sampling
  • 13. کاربردهای Slice Sampling
  • 14. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 15. مبانی فیزیکی HMC
  • 16. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
  • 17. تفاوت HMC با الگوریتم‌های مبتنی بر گام تصادفی
  • 18. پیاده‌سازی HMC
  • 19. تنظیم پارامترهای HMC
  • 20. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 21. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 22. روش‌های بصری تشخیص همگرایی
  • 23. مشکلات همگرایی (عدم همگرایی، همگرایی کند)
  • 24. راهکارهای بهبود همگرایی
  • 25. تنوع‌بخشی به نمونه‌ها
  • 26. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 27. روش‌های کاهش واریانس
  • 28. Importance Sampling
  • 29. کاربرد Importance Sampling در MCMC
  • 30. تکنیک‌های پیشرفته Importance Sampling
  • 31. Annealed Importance Sampling
  • 32. Sequential Monte Carlo (SMC)
  • 33. مبانی SMC
  • 34. کاربرد SMC در مدل‌های پویای احتمالی
  • 35. تفاوت SMC با MCMC
  • 36. الگوریتم Particle Filtering
  • 37. کاربرد Particle Filtering
  • 38. مدل‌سازی فضای حالت پنهان
  • 39. مدل‌های گوسی پیشرفته
  • 40. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 41. کاربرد MCMC در GLM
  • 42. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 43. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 44. استفاده از نرم‌افزارهای آماری (Stan, PyMC)
  • 45. مقدمه‌ای بر Stan
  • 46. نوشتن مدل در Stan
  • 47. دیباگ کردن مدل‌های Stan
  • 48. مقدمه‌ای بر PyMC
  • 49. نوشتن مدل در PyMC
  • 50. دیباگ کردن مدل‌های PyMC
  • 51. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 52. تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 53. استفاده از GPU در MCMC
  • 54. ارزیابی مدل‌های Bayesian
  • 55. معیار WAIC
  • 56. معیار LOO-CV
  • 57. مقایسه معیارهای ارزیابی مدل
  • 58. کاربرد MCMC در سری‌های زمانی مالی
  • 59. مدل‌های ARCH/GARCH با MCMC
  • 60. مدل‌های نوسانات با MCMC
  • 61. کاربرد MCMC در سری‌های زمانی زیستی
  • 62. مدل‌های رشد با MCMC
  • 63. مدل‌های بقا با MCMC
  • 64. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 65. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 66. مدل‌های شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در فیزیک
  • 68. مدل‌های بلورین با MCMC
  • 69. مدل‌های میدان‌های کوانتومی با MCMC
  • 70. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 71. بهینه‌سازی با MCMC
  • 72. تشخیص عیب با MCMC
  • 73. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 74. Markov Chain Central Limit Theorem
  • 75. Large Deviations Theory
  • 76. Asymptotic Properties of MCMC
  • 77. MCMC for High-Dimensional Problems
  • 78. Geometric MCMC
  • 79. Local MCMC Methods
  • 80. Markov Chain Monte Carlo for Stochastic Differential Equations
  • 81. Hamiltonian Monte Carlo for Stochastic Differential Equations
  • 82. Variational Inference
  • 83. Comparison of Variational Inference and MCMC
  • 84. Deep Generative Models
  • 85. Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 86. Variational Autoencoders (VAEs)
  • 87. MCMC for GANs and VAEs
  • 88. Bayesian Neural Networks
  • 89. MCMC for Bayesian Neural Networks
  • 90. Applications in Reinforcement Learning
  • 91. MCMC for Approximate Dynamic Programming
  • 92. Optimal Control with MCMC
  • 93. Causal Inference with MCMC
  • 94. Bayesian Approaches to Causal Inference
  • 95. Treatment Effect Estimation with MCMC
  • 96. Model Averaging in Bayesian Framework
  • 97. Bayesian Model Selection
  • 98. Sensitivity Analysis in MCMC
  • 99. Robustness of MCMC Algorithms
  • 100. Ethical Considerations in AI and 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.