MAPress
کتاب رویکردهای مدرن در MCMC: آشنایی با Adaptive MCMC

کتاب رویکردهای مدرن در MCMC: آشنایی با Adaptive MCMC

تگ‌ها: Adaptive MCMC MCMC آمار بیزی احتمالات الگوریتم MCMC بهینه‌سازی تحلیل داده روش‌های نمونه‌گیری مدل‌های بیزی نمونه‌گیری مونت‌کارلو

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 رویکردهای مدرن در MCMC: آشنایی با Adaptive MCMC

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

موضوع میانی: Adaptive MCMC

🎓 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. مقدمه‌ای بر روش‌های مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مبانی نظری زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای مارکوف زمان-گسسته
  • 4. فرآیندهای مارکوف زمان-پیوسته
  • 5. معرفی نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف
  • 6. هدف از MCMC در استنتاج بیزی
  • 7. مفهوم توزیع هدف
  • 8. کشف توزیع هدف از طریق نمونه‌برداری
  • 9. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 10. مکانیسم پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 11. تابع پذیرش در Metropolis-Hastings
  • 12. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 13. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 14. شرطی‌های کامل در گیبس سمپلینگ
  • 15. کاربرد گیبس سمپلینگ در مدل‌های پیچیده
  • 16. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس سمپلینگ
  • 17. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 18. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 19. روش‌های تشخیص همگرایی (مانند GELMAN-Rubin)
  • 20. تلفات اولیه (Burn-in) در MCMC
  • 21. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 22. اهمیت تعداد نمونه‌های مستقل
  • 23. روش‌های کاهش همبستگی (Thinning)
  • 24. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 25. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 26. نمودارهای پراکندگی (Autocorrelation Plots)
  • 27. روش‌های بصری ارزیابی همگرایی
  • 28. مفاهیم پیشرفته در MCMC
  • 29. آشنایی با Adaptive MCMC
  • 30. نیاز به روش‌های تطبیقی
  • 31. مشکلات روش‌های غیر تطبیقی
  • 32. معرفی الگوریتم‌های Adaptive MCMC
  • 33. Adaptive Metropolis-Hastings
  • 34. تطبیق گام حرکت (Step Size Adaptation)
  • 35. تطبیق ماتریس کوواریانس (Covariance Adaptation)
  • 36. الگوریتم‌های مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 37. Stochastic Gradient MCMC
  • 38. امید ریاضی شرطی در بهینه‌سازی
  • 39. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 40. روش‌های نمونه‌برداری اهمیت‌دار (Importance Sampling)
  • 41. مقایسه Importance Sampling و MCMC
  • 42. نمونه‌برداری اهمیت‌دار با وزن‌دهی تطبیقی
  • 43. معرفی Sequential Monte Carlo (SMC)
  • 44. مبانی SMC
  • 45. کاربرد SMC در تخمین توزیع‌های پیچیده
  • 46. مقایسه SMC و MCMC
  • 47. روش‌های مبتنی بر آنسامبل (Ensemble Methods)
  • 48. Ensemble MCMC
  • 49. Parallel Tempering MCMC
  • 50. کاربرد Parallel Tempering در توزیع‌های چندوجهی
  • 51. Slice Sampling
  • 52. مبانی Slice Sampling
  • 53. کاربرد Slice Sampling در مدل‌های پیچیده
  • 54. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 55. مبانی فیزیک هامیلتونی
  • 56. کاربرد HMC در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 57. Dynamic Hamiltonian Monte Carlo
  • 58. معرفی NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 59. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 60. روش‌های MCMC برای مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 61. استنتاج در مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 62. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 63. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با MCMC
  • 64. کاربرد MCMC در سری‌های زمانی
  • 65. مدل‌های فضای حالت با MCMC
  • 66. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 67. استنتاج در شبکه‌های بیزی با MCMC
  • 68. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 69. بهینه‌سازی پارامترها با MCMC
  • 70. انتخاب مدل با MCMC
  • 71. اعتبارسنجی مدل با MCMC
  • 72. تفسیر نتایج MCMC
  • 73. تصمیم‌گیری بر اساس توزیع‌های پسین
  • 74. ارائه نتایج با نمودارها و آماره‌ها
  • 75. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 76. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 77. استفاده از سخت‌افزار موازی
  • 78. مقایسه کارایی الگوریتم‌های مختلف MCMC
  • 79. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 80. تحلیل داده‌های بزرگ با MCMC
  • 81. مدل‌سازی آماری پیچیده با MCMC
  • 82. روش‌های نوین در MCMC
  • 83. MCMC برای توزیع‌های با ابعاد بسیار بالا
  • 84. MCMC در یادگیری عمیق
  • 85. ملاحظات عملی در اجرای MCMC
  • 86. نکات کلیدی برای موفقیت در MCMC
  • 87. اشتباهات رایج در استفاده از MCMC
  • 88. منابع برای مطالعه بیشتر در MCMC
  • 89. مطالعه مقالات پیشرو در زمینه MCMC
  • 90. دوره‌های تخصصی MCMC
  • 91. کاربرد MCMC در تحقیقات علمی
  • 92. کاربرد MCMC در مدل‌سازی اقتصادی
  • 93. کاربرد MCMC در مدل‌سازی زیست‌شناسی
  • 94. کاربرد MCMC در مدل‌سازی مالی
  • 95. کاربرد MCMC در مدل‌سازی اجتماعی

📚 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.