کتاب تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج MCMC در Stan

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 تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

🎓 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. مبانی شبیه‌سازی مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مفاهیم اساسی در مدل‌سازی احتمالاتی
  • 3. معرفی نرم‌افزار Stan برای مدل‌سازی آماری
  • 4. نصب و پیکربندی Stan
  • 5. نوشتن اولین مدل در Stan
  • 6. مقدمه‌ای بر زبان Stan
  • 7. انواع توابع چگالی احتمال در Stan
  • 8. تعریف متغیرهای مدل در Stan
  • 9. تعریف پارامترها و متغیرهای پنهان
  • 10. مشخص کردن پیشین‌ها (Priors) برای پارامترها
  • 11. انواع توزیع‌های پیشین (Uniform, Normal, Beta)
  • 12. انتخاب پیشین‌های مناسب با توجه به دانش پیشین
  • 13. کار با داده‌ها در Stan
  • 14. انتقال داده‌ها به Stan
  • 15. مدل‌های خطی ساده در Stan
  • 16. رگرسیون خطی با پیشین‌های غیرمتمرکز
  • 17. رگرسیون خطی با پیشین‌های متمرکز
  • 18. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 19. مدل‌های سری زمانی در Stan
  • 20. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 21. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 23. اعتبارسنجی مدل‌ها با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 24. تولید داده‌های ساختگی (Synthetic Data)
  • 25. بررسی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 26. نمودارهای Trace Plot برای ارزیابی همگرایی
  • 27. آماره‌های تشخیصی (Diagnostic Statistics)
  • 28. R-hat (Gelman-Rubin statistic)
  • 29. Effective Sample Size (ESS)
  • 30. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 31. روش‌های اعتبارسنجی پس از برازش (Posterior Predictive Checks)
  • 32. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 33. تفسیر توزیع پسین
  • 34. نمودارهای توزیع پسین (Histograms, Density Plots)
  • 35. محاسبه میانگین، میانه و واریانس توزیع پسین
  • 36. تعیین فواصل اطمینان (Credible Intervals)
  • 37. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
  • 38. معیار اطلاعاتی آکائیک (AIC)
  • 39. معیار اطلاعاتی بیزی (BIC)
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 41. اعتبارسنجی متقابل K-Fold
  • 42. روش‌های پیشرفته اعتبارسنجی
  • 43. استفاده از Posterior Predictive p-values
  • 44. بررسی سازگاری مدل با داده‌ها
  • 45. تشخیص داده‌های پرت (Outliers) با استفاده از مدل
  • 46. تنظیم پارامترهای الگوریتم MCMC در Stan
  • 47. تعداد زنجیره‌ها (Chains)
  • 48. تعداد گام‌های اولیه (Warmup)
  • 49. تعداد گام‌های نمونه‌برداری (Sampling)
  • 50. تنظیم پارامترهای الگوریتم HMC/NUTS
  • 51. نکات کاربردی در نوشتن مدل‌های Stan
  • 52. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Count Data)
  • 53. مدل‌سازی داده‌های داده‌های باینری
  • 54. مدل‌سازی داده‌های داده‌های ترتیبی (Ordinal Data)
  • 55. مدل‌سازی داده‌های داده‌های گوسی
  • 56. مدل‌سازی داده‌های داده‌های چندمتغیره
  • 57. مدل‌سازی داده‌های داده‌های فضایی
  • 58. مدل‌سازی داده‌های داده‌های شبکه‌ای
  • 59. مقدمه‌ای بر مفاهیم بیزی در آمار
  • 60. تفاوت رویکرد بیزی و فراوانی‌گرا
  • 61. کاربرد بیز در علوم داده
  • 62. کاربرد بیز در پژوهش‌های علمی
  • 63. مبانی استنتاج بیزی
  • 64. قضیه بیز
  • 65. قانون احتمال کل
  • 66. توزیع پیشین و پسین
  • 67. ارتباط پیشین و پسین
  • 68. مدل‌سازی بیزی سلسله مراتبی
  • 69. مزایای مدل‌سازی بیزی سلسله مراتبی
  • 70. کاربرد مدل‌سازی بیزی در اقتصاد
  • 71. کاربرد بیز در تحلیل ریسک
  • 72. مدل‌سازی بیزی در علوم پزشکی
  • 73. کاربرد بیز در پیش‌بینی بیماری‌ها
  • 74. مدل‌سازی بیزی در علوم اجتماعی
  • 75. کاربرد بیز در تحلیل رفتار مصرف‌کننده
  • 76. مدل‌سازی بیزی در علوم محیط زیست
  • 77. کاربرد بیز در پیش‌بینی تغییرات اقلیمی
  • 78. مدل‌سازی بیزی در مهندسی
  • 79. کاربرد بیز در تخمین پارامترها
  • 80. معرفی مفاهیم پیشرفته در Stan
  • 81. استفاده از توابع سفارشی در Stan
  • 82. بهینه‌سازی کد Stan
  • 83. اشکال‌زدایی مدل‌های پیچیده در Stan
  • 84. ارتباط Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python)
  • 85. تکنیک‌های پیشرفته اعتبارسنجی نتایج MCMC
  • 86. مقایسه نتایج MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 87. ارزیابی حساسیت مدل به انتخاب پیشین‌ها
  • 88. مدل‌سازی عدم قطعیت در نتایج MCMC
  • 89. کاربرد نتایج MCMC در تصمیم‌گیری
  • 90. تکنیک‌های بصری‌سازی نتایج MCMC
  • 91. تفسیر آماری نتایج MCMC
  • 92. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
  • 93. اهمیت شفافیت در مدل‌سازی
  • 94. مسئولیت‌پذیری در استفاده از نتایج آماری
  • 95. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث

📚 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.