کتاب از شروع تا حرفه‌ای شدن: HMC و NUTS برای کاربران PyMC

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 از شروع تا حرفه‌ای شدن: HMC و NUTS برای کاربران PyMC

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در PyMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی برنامه‌نویسی احتمالاتی با PyMC
  • 2. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 3. انواع مدل‌های احتمالاتی
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 5. رگرسیون خطی ساده در PyMC
  • 6. رگرسیون خطی چندگانه در PyMC
  • 7. مدل‌های لجستیک برای داده‌های دودویی
  • 8. مدل‌های پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 9. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 10. مفهوم توزیع پیشین و پسین
  • 11. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 12. پیاده‌سازی MCMC در PyMC
  • 13. روش‌های نمونه‌برداری در MCMC
  • 14. روش نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 15. روش نمونه‌برداری هیز (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 16. مفاهیم پایه HMC
  • 17. مزایا و معایب HMC
  • 18. مقدمه‌ای بر NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 19. نحوه عملکرد NUTS
  • 20. مقایسه HMC و NUTS
  • 21. تنظیم پارامترهای HMC و NUTS
  • 22. تشخیص همگرایی زنجیره‌ها
  • 23. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 24. تجسم نتایج MCMC
  • 25. رسم نمودارهای تراکم پسین
  • 26. رسم نمودارهای سری زمانی زنجیره‌ها
  • 27. تفسیر توزیع‌های پسین
  • 28. محاسبه آماره‌های پسین (میانگین، میانه، واریانس)
  • 29. استفاده از توزیع‌های پیشین قوی
  • 30. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های نرمال
  • 31. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های بتا
  • 32. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های گاما
  • 33. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های کای‌دو
  • 34. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 35. مدل‌های AR(1) در PyMC
  • 36. مدل‌های MA(1) در PyMC
  • 37. مدل‌های ARMA(p,q) در PyMC
  • 38. مدل‌های SARIMA برای داده‌های فصلی
  • 39. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 40. ساختار مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 41. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 42. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در PyMC
  • 43. مدل‌سازی اثرات تصادفی
  • 44. مدل‌سازی اثرات ثابت
  • 45. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم اجتماعی
  • 46. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در پزشکی
  • 47. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 49. شبکه‌های بیزی
  • 50. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی در PyMC
  • 51. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 52. کاربرد شبکه‌های بیزی در تشخیص پزشکی
  • 53. کاربرد شبکه‌های بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزین برای یادگیری ماشین
  • 55. رگرسیون لجستیک بیزین
  • 56. طبقه‌بندی کننده‌های بیزین
  • 57. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزین
  • 58. شبکه‌های عصبی بیزین
  • 59. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزین
  • 60. تابع احتمال سود (Acquisition Function)
  • 61. روش‌های بهینه‌سازی بیزین (GP-UCB, EI)
  • 62. کاربرد بهینه‌سازی بیزین در تنظیم هایپرپارامترها
  • 63. کاربرد بهینه‌سازی بیزین در طراحی آزمایش
  • 64. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی حالت پنهان (Hidden Markov Models)
  • 65. پیاده‌سازی HMM در PyMC
  • 66. کاربرد HMM در تشخیص گفتار
  • 67. کاربرد HMM در تحلیل توالی DNA
  • 68. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 69. ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده با PyMC
  • 70. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 71. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 72. متریک‌های ارزیابی مدل (RMSE, MAE, Accuracy)
  • 73. نکات پیشرفته در مدل‌سازی احتمالاتی
  • 74. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 75. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 76. حساسیت سنجی مدل (Sensitivity Analysis)
  • 77. اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
  • 78. بهینه‌سازی عملکرد PyMC
  • 79. استفاده از GPU در PyMC
  • 80. نکات امنیتی و حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
  • 81. اصول اقتصاد اسلامی در مدل‌سازی مالی
  • 82. بانکداری بدون ربا در مدل‌سازی اقتصادی
  • 83. عقود اسلامی در مدل‌سازی مالی
  • 84. مقررات بانک مرکزی ایران در مدل‌سازی پولی
  • 85. مدل‌سازی مالی با رویکرد اسلامی
  • 86. مقدمه‌ای بر خانواده و روابط در چارچوب ایرانی-اسلامی
  • 87. روانشناسی خانواده در چارچوب بومی
  • 88. اصول ازدواج پایدار در مدل‌سازی روابط
  • 89. مبانی خانواده متعادل از دیدگاه اسلام
  • 90. مدل‌سازی رفتارهای خانوادگی با رویکرد اسلامی
  • 91. تاریخ ایران باستان و دوران اسلامی
  • 92. سیاست خارجی جمهوری اسلامی ایران
  • 93. تحولات سیاسی و اجتماعی معاصر ایران
  • 94. منافع ملی در روابط بین‌الملل
  • 95. تحریفات تاریخی و رویکرد رسمی
  • 96. پروتکل‌های وزارت بهداشت در علوم پزشکی
  • 97. طب رسمی و اثبات شده در مدل‌سازی سلامت
  • 98. پرهیز از طب‌های جایگزین بی‌اساس
  • 99. مدل‌سازی سلامت و بیماری در چارچوب پزشکی نوین
  • 100. پروتکل‌های درمانی در مدل‌سازی دارویی

📚 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.