کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 4. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 5. ساختار زبان Stan
  • 6. تعریف مدل‌های احتمالاتی در Stan
  • 7. تابع درست‌نمایی و تابع پیشین
  • 8. انتخاب تابع پیشین مناسب
  • 9. پیاده‌سازی مدل‌های ساده در Stan
  • 10. نمونه‌گیری از توزیع‌های استاندارد
  • 11. نکات کاربردی در نوشتن کد Stan
  • 12. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 13. روش‌های ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها
  • 14. نمودارهای Trace و Autocorrelation
  • 15. آماره‌های ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 16. روش‌های بهبود همگرایی
  • 17. تنظیم پارامترهای MCMC
  • 18. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 19. نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 20. تکنیک‌های MCMC کلاسیک (Metropolis-Hastings)
  • 21. محدودیت‌های Metropolis-Hastings
  • 22. مقدمه بر نمونه‌گیری از طریق بازگرداندن (Gibbs Sampling)
  • 23. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در Stan
  • 24. مقایسه Gibbs و Metropolis-Hastings
  • 25. مقدمه بر نمونه‌گیری از طریق نمونه‌برداری متغیر پنهان (HMC)
  • 26. مبانی فیزیکی HMC
  • 27. الگوریتم HMC
  • 28. پیاده‌سازی HMC در Stan
  • 29. تنظیم پارامترهای HMC
  • 30. چالش‌های HMC
  • 31. مقدمه بر نمونه‌گیری از طریق دینامیک شتاب‌دار (NUTS)
  • 32. الگوریتم NUTS
  • 33. کاربرد NUTS در Stan
  • 34. مزایای NUTS
  • 35. مقایسه HMC و NUTS
  • 36. مدل‌سازی رگرسیون خطی در Stan
  • 37. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
  • 38. مدل‌سازی سری‌های زمانی خطی
  • 39. مدل‌سازی مدل‌های بازگشتی (ARIMA)
  • 40. مدل‌سازی مدل‌های بازگشتی شرطی ناهمسانی (GARCH)
  • 41. مدل‌سازی داده‌های دسته‌بندی شده
  • 42. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Poisson, Negative Binomial)
  • 43. مدل‌سازی داده‌های بقا
  • 44. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 45. مدل‌سازی مدل‌های مختلط (Mixed Models)
  • 46. مدل‌سازی سلسله مراتبی در Stan
  • 47. مبانی مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی ساده
  • 49. مدل‌سازی اثرات ثابت و تصادفی
  • 50. مدل‌سازی اثرات متقابل
  • 51. مدل‌سازی ساختار سلسله مراتبی پیچیده
  • 52. ارزیابی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 53. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی در Stan
  • 54. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 55. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده در Stan
  • 56. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 57. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی
  • 58. مدل‌سازی داده‌های تصویری با Stan
  • 59. مدل‌سازی داده‌های متنی با Stan
  • 60. مدل‌سازی گراف‌ها و شبکه‌ها در Stan
  • 61. روش‌های تحلیل حساسیت در مدل‌های Bayesian
  • 62. تفسیر نتایج مدل‌های Bayesian
  • 63. ارزیابی پیش‌بینی مدل
  • 64. اعتبارسنجی متقابل مدل‌های Bayesian
  • 65. استفاده از Stan برای بهینه‌سازی مدل
  • 66. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 67. تنظیم ابرپارامترها
  • 68. مدل‌سازی بیزی برای یادگیری ماشین
  • 69. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 70. مقایسه MCMC با روش‌های بهینه‌سازی فراگیر
  • 71. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 72. موازی‌سازی محاسبات Stan
  • 73. استفاده از GPU در Stan
  • 74. مدیریت حافظه در Stan
  • 75. نکات پیشرفته در برنامه‌نویسی Stan
  • 76. توابع سفارشی در Stan
  • 77. ماژول‌ها در Stan
  • 78. تست واحد مدل‌های Stan
  • 79. اشکال‌زدایی پیشرفته در Stan
  • 80. روش‌های بصری‌سازی نتایج MCMC
  • 81. بصری‌سازی همگرایی
  • 82. بصری‌سازی توزیع‌های پسین
  • 83. بصری‌سازی پیش‌بینی‌ها
  • 84. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 85. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 86. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی
  • 87. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 88. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 89. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی Bayesian
  • 90. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 91. شفافیت در مدل‌سازی
  • 92. مسئولیت‌پذیری در نتایج
  • 93. آینده MCMC و Stan
  • 94. توسعه‌های جدید در الگوریتم‌های MCMC
  • 95. روندهای آینده در نرم‌افزارهای Bayesian
  • 96. چالش‌های پیش روی MCMC
  • 97. نقش MCMC در تحقیقات علمی آینده

📚 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.