کتاب مدل‌های پربعد: نقاط ضعف MCMC و راهکارهای مقیاس‌پذیری

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 مدل‌های پربعد: نقاط ضعف MCMC و راهکارهای مقیاس‌پذیری

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

موضوع میانی: مشکل در مدل‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Models)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های پربعد
  • 2. مفاهیم اساسی مدل‌های پربعد
  • 3. کاربرد مدل‌های پربعد در علوم
  • 4. چالش‌های مدل‌های پربعد
  • 5. روش‌های نمونه‌برداری در ابعاد بالا
  • 6. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 7. کاربرد MCMC در مدل‌های پربعد
  • 8. نقاط ضعف MCMC در ابعاد بالا
  • 9. همگرایی در MCMC
  • 10. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 11. روش‌های اصلاح MCMC
  • 12. امتزاج نمونه‌ها در MCMC
  • 13. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 14. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 15. Metropolis-Hastings
  • 16. Gibbs Sampling
  • 17. Hamiltonial Monte Carlo (HMC)
  • 18. NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 19. کاربرد HMC و NUTS در مدل‌های پربعد
  • 20. مقایسه MCMC با روش‌های دیگر
  • 21. روش‌های مبتنی بر گرادیان
  • 22. روش‌های variational inference
  • 23. مزایا و معایب variational inference
  • 24. کاربرد variational inference در مدل‌های پربعد
  • 25. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری برای MCMC
  • 26. نمونه‌برداری موازی
  • 27. نمونه‌برداری توزیع‌شده
  • 28. نمونه‌برداری با استفاده از سخت‌افزار
  • 29. GPU-accelerated MCMC
  • 30. TPU-accelerated MCMC
  • 31. روش‌های کاهش ابعاد
  • 32. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 33. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 34. کاربرد PCA و SVD در مدل‌های پربعد
  • 35. کاهش ابعاد با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 36. Autoencoders
  • 37. Variational Autoencoders (VAEs)
  • 38. کاربرد VAEs در مدل‌های پربعد
  • 39. روش‌های نمونه‌برداری کارآمد
  • 40. Importance Sampling
  • 41. Stratified Sampling
  • 42. کاربرد Importance Sampling در مدل‌های پربعد
  • 43. روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 44. یادگیری تقویتی برای انتخاب پارامترهای MCMC
  • 45. یادگیری تقویتی برای طراحی الگوریتم‌های نمونه‌برداری
  • 46. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل‌های پربعد
  • 47. مدل‌های پربعد و شبکه‌های عصبی عمیق
  • 48. Deep Generative Models
  • 49. Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 50. کاربرد GANs در مدل‌های پربعد
  • 51. Deep Belief Networks (DBNs)
  • 52. کاربرد DBNs در مدل‌های پربعد
  • 53. مدل‌های پربعد و پردازش زبان طبیعی
  • 54. کاربرد در مدل‌سازی موضوعی
  • 55. کاربرد در مدل‌های زبانی
  • 56. مدل‌های پربعد و بینایی ماشین
  • 57. کاربرد در تشخیص اشیاء
  • 58. کاربرد در تقسیم‌بندی تصاویر
  • 59. مدل‌های پربعد و تحلیل داده‌های حجیم
  • 60. چالش‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 61. راهکارهای مقیاس‌پذیری در تحلیل داده‌های حجیم
  • 62. مدل‌های پربعد و یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 63. چارچوب‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 64. Spark MLlib
  • 65. TensorFlow Distributed
  • 66. PyTorch Distributed
  • 67. کاربرد مدل‌های پربعد در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 68. ارزیابی مدل‌های پربعد
  • 69. معیارهای ارزیابی
  • 70. اعتبارسنجی متقابل
  • 71. ارزیابی بر اساس شاخص‌های آماری
  • 72. کاربرد مدل‌های پربعد در تحقیقات علمی
  • 73. مطالعات بالینی
  • 74. شبیه‌سازی‌های فیزیکی
  • 75. تحقیقات اقتصادی
  • 76. کاربرد مدل‌های پربعد در مهندسی
  • 77. طراحی سیستم‌های پیچیده
  • 78. تحلیل عملکرد سیستم‌ها
  • 79. بهینه‌سازی فرآیندها
  • 80. کاربرد مدل‌های پربعد در علوم اجتماعی
  • 81. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 82. مدل‌سازی رفتار انسانی
  • 83. پیش‌بینی روندها
  • 84. کاربرد مدل‌های پربعد در علوم زیستی
  • 85. مدل‌سازی ژنتیکی
  • 86. تحلیل داده‌های اُمیکس
  • 87. شبیه‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی
  • 88. کاربرد مدل‌های پربعد در مالی
  • 89. مدل‌سازی ریسک
  • 90. بهینه‌سازی پرتفوی
  • 91. پیش‌بینی بازار
  • 92. کاربرد مدل‌های پربعد در امنیت سایبری
  • 93. تشخیص نفوذ
  • 94. تحلیل بدافزار
  • 95. پیش‌بینی تهدیدات
  • 96. کاربرد مدل‌های پربعد در آموزش
  • 97. طراحی محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
  • 98. ارزیابی یادگیری
  • 99. تحلیل عملکرد آموزشی
  • 100. آینده مدل‌های پربعد

📚 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.