کتاب بررسی مدل‌های مکاشفه‌ای (Exploratory Models) با MCMC

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 بررسی مدل‌های مکاشفه‌ای (Exploratory Models) با MCMC

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های مکاشفه‌ای و اهمیت آن
  • 2. مفاهیم پایهٔ احتمال و آمار
  • 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 4. نظریهٔ بیز و احتمال پسین
  • 5. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 6. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 7. مفاهیم پایهٔ شبیه‌سازی
  • 8. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مونت کارلو
  • 9. شبیه‌سازی مونت کارلو برای توزیع‌های ساده
  • 10. مفاهیم پایهٔ الگوریتم‌های MCMC
  • 11. الگوریتم نمونه‌برداری گیبز
  • 12. الگوریتم پذیرش-رد (Metropolis-Hastings)
  • 13. نکات عملی در پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 14. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 15. همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 16. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 17. روش‌های بصری برای تشخیص همگرایی
  • 18. روش‌های آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 19. مدل‌سازی آماری بیزی
  • 20. استفاده از MCMC در مدل‌سازی بیزی
  • 21. انتخاب پیشین‌های (Priors) مناسب
  • 22. اثر پیشین‌ها بر نتایج
  • 23. مدل‌های خطی بیزی
  • 24. رگرسیون خطی بیزی با MCMC
  • 25. مدل‌های لجستیک بیزی با MCMC
  • 26. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
  • 27. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 29. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MCMC
  • 30. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 31. مدل‌های حالت-فضای بیزی
  • 32. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی
  • 33. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی با MCMC
  • 34. کاربرد شبکه‌های بیزی در یادگیری ماشین
  • 35. مدل‌سازی خوشه‌ای (Clustering) با MCMC
  • 36. الگوریتم‌های خوشه‌بندی بیزی
  • 37. مدل‌سازی طبقه‌بندی (Classification) با MCMC
  • 38. طبقه‌بندی بیزی با استفاده از MCMC
  • 39. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با MCMC
  • 40. الگوریتم LDA (Latent Dirichlet Allocation)
  • 41. پیاده‌سازی LDA با MCMC
  • 42. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل متن
  • 43. مدل‌سازی انتشار (Diffusion Models) با MCMC
  • 44. مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Models) با MCMC
  • 45. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 46. مدل‌سازی معادلات ساختاری با MCMC
  • 47. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی
  • 48. مدل‌سازی مالی با MCMC
  • 49. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 50. مدل‌سازی در علوم زیستی با MCMC
  • 51. مدل‌سازی در علوم اجتماعی با MCMC
  • 52. مدل‌سازی در مهندسی با MCMC
  • 53. بهینه‌سازی پارامترها با MCMC
  • 54. جستجوی فضای پارامتری با MCMC
  • 55. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 56. تحلیل شبکه‌های پیچیده با MCMC
  • 57. مدل‌سازی انتخاب با MCMC
  • 58. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با MCMC
  • 59. مدل‌سازی در علوم سیاسی با MCMC
  • 60. مدل‌سازی در علوم محیطی با MCMC
  • 61. مدل‌سازی در علوم پزشکی با MCMC
  • 62. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
  • 63. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 64. مدل‌سازی در علوم کامپیوتر با MCMC
  • 65. یادگیری ماشین بیزی با MCMC
  • 66. شبکه‌های عصبی بیزی با MCMC
  • 67. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 68. کاربرد مدل‌های گرافیکی در هوش مصنوعی
  • 69. روش‌های تقدم‌یافته در MCMC
  • 70. روش‌های نمونه‌برداری از طریق زنجیره‌های موازی
  • 71. نمونه‌برداری مولتی‌آنچور (Multi-anchor Sampling)
  • 72. روش‌های نمونه‌برداری با توان‌بخشی (Powering)
  • 73. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 74. مدل‌سازی با استفاده از MCMC در پایتون (کتابخانه PyMC)
  • 75. مدل‌سازی با استفاده از MCMC در R (کتابخانه Stan)
  • 76. مقایسهٔ کتابخانه‌های MCMC
  • 77. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های MCMC
  • 78. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 79. استفاده از MCMC در مسائل علمی حل‌نشده
  • 80. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی مکاشفه‌ای
  • 81. استانداردهای توسعهٔ نرم‌افزار برای مدل‌های MCMC
  • 82. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های MCMC
  • 83. مدیریت داده در پروژه‌های MCMC
  • 84. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 85. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های حجیم
  • 86. استفاده از MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. مدل‌سازی پدیده‌های تصادفی پیچیده
  • 88. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های آماری
  • 89. آیندهٔ مدل‌های مکاشفه‌ای و MCMC
  • 90. جمع‌بندی و نگاه به آیندهٔ 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.