کتاب راهنمای گام به گام MCMC برای جستجوی مدل

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 راهنمای گام به گام MCMC برای جستجوی مدل

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در جستجوی مدل (Model Search)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر روش های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. مفاهیم زنجیره مارکوف
  • 4. تعریف زنجیره مارکوف
  • 5. انتقال حالت در زنجیره مارکوف
  • 6. توزیع پایدار در زنجیره مارکوف
  • 7. مفهوم ایستایی در زنجیره مارکوف
  • 8. انواع زنجیره مارکوف
  • 9. زنجیره مارکوف زمان پیوسته
  • 10. زنجیره مارکوف زمان گسسته
  • 11. کاربردهای زنجیره مارکوف
  • 12. مقدمه ای بر روش های نمونه برداری
  • 13. نمونه برداری مستقیم
  • 14. نمونه برداری از توزیع های پیچیده
  • 15. چالش های نمونه برداری
  • 16. نیاز به روش های پیشرفته
  • 17. روش های مونت کارلو (MC)
  • 18. مبانی روش های مونت کارلو
  • 19. کاربرد MC در انتگرال گیری
  • 20. محدودیت های MC ساده
  • 21. معرفی MCMC
  • 22. تفاوت MCMC با MC ساده
  • 23. مزایای MCMC
  • 24. تاریخچه MCMC
  • 25. اصول اساسی MCMC
  • 26. فضای حالت
  • 27. توزیع هدف
  • 28. تابع چگالی احتمال (PDF)
  • 29. تابع احتمال پسین (Posterior PDF)
  • 30. ارتباط بین PDF و Posterior PDF
  • 31. قضیه بیز
  • 32. قانون بیز
  • 33. پارامترهای مدل
  • 34. مدل های آماری
  • 35. انتخاب مدل مناسب
  • 36. تعریف مسئله جستجوی مدل
  • 37. اهمیت جستجوی مدل
  • 38. جستجوی مدل در علم داده
  • 39. جستجوی مدل در یادگیری ماشین
  • 40. جستجوی مدل در آمار
  • 41. روش های سنتی جستجوی مدل
  • 42. معرفی MCMC برای جستجوی مدل
  • 43. چگونگی استفاده از MCMC در جستجوی مدل
  • 44. نمونه برداری از فضای مدل
  • 45. تعریف فضای مدل
  • 46. نمونه برداری از توزیع پسین مدل ها
  • 47. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 48. مبانی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 49. تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 50. نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 51. مراحل اجرای Metropolis-Hastings
  • 52. همگرایی در Metropolis-Hastings
  • 53. معیارهای همگرایی
  • 54. روش های تشخیص همگرایی
  • 55. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 56. مبانی الگوریتم گیبس
  • 57. نمونه برداری شرطی
  • 58. کاربرد گیبس در مدل های پیچیده
  • 59. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 60. انتخاب بین الگوریتم ها
  • 61. پیاده سازی MCMC
  • 62. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 63. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 64. کدنویسی الگوریتم ها
  • 65. استفاده از کتابخانه های MCMC
  • 66. کتابخانه های پایتون برای MCMC
  • 67. PyMC3
  • 68. Stan
  • 69. ArviZ برای تحلیل نتایج
  • 70. ارزیابی نتایج MCMC
  • 71. تحلیل همگرایی
  • 72. نمودارهای Trace Plot
  • 73. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 74. تخمین پارامترها
  • 75. فاصله اطمینان (Credible Intervals)
  • 76. بررسی واریانس نمونه ها
  • 77. تصویرسازی نتایج MCMC
  • 78. نمودارهای توزیع پسین
  • 79. نمودارهای پراکندگی
  • 80. کاربرد MCMC در مدل های خطی تعمیم یافته (GLM)
  • 81. مدل های خطی
  • 82. مدل های خطی تعمیم یافته
  • 83. کاربرد MCMC در مدل های سلسله مراتبی
  • 84. مدل های سلسله مراتبی
  • 85. نمونه برداری از مدل های سلسله مراتبی
  • 86. کاربرد MCMC در مدل های سری زمانی
  • 87. مدل های سری زمانی
  • 88. تحلیل سری زمانی با MCMC
  • 89. کاربرد MCMC در مدل های مکانی
  • 90. مدل های مکانی
  • 91. تحلیل داده های مکانی با MCMC
  • 92. کاربرد MCMC در یادگیری عمیق
  • 93. شبکه های عصبی
  • 94. یادگیری عمیق با MCMC
  • 95. ملاحظات عملی در MCMC
  • 96. اندازه نمونه مورد نیاز
  • 97. زمان محاسباتی
  • 98. بهینه سازی الگوریتم ها
  • 99. چالش های رایج در MCMC
  • 100. راهکارهای مواجهه با چالش ها

📚 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.