اکسپرس 24
کتاب NUTS: فراتر از الگوریتم‌های سنتی MCMC

کتاب NUTS: فراتر از الگوریتم‌های سنتی MCMC

تگ‌ها: MCMC ایران NUTS آمار بیزی آمار محاسباتی الگوریتم‌های آماری روش‌های مونت‌کارلو نمونه‌گیری MCMC نمونه‌گیری پیشرفته

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 NUTS: فراتر از الگوریتم‌های سنتی MCMC

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری بیزی
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار
  • 3. نظریه احتمال شرطی و استقلال
  • 4. قضایای اساسی احتمال
  • 5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 6. توزیع‌های گسسته و پیوسته
  • 7. امید ریاضی و واریانس
  • 8. توزیع‌های نرمال و کاربردهای آن
  • 9. مفاهیم استنباط آماری
  • 10. برآوردگرها و خواص آن‌ها
  • 11. فاصله‌های اطمینان
  • 12. آزمون فرض آماری
  • 13. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 14. فرایندهای مارکوف زمان‌گسسته
  • 15. حالات گذار و احتمالات گذار
  • 16. فضای حالت و ماتریس گذار
  • 17. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 18. تعادل ایستای زنجیره‌های مارکوف
  • 19. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 20. چرا MCMC؟
  • 21. محدودیت‌های روش‌های نمونه‌برداری تحلیلی
  • 22. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 23. مفهوم فضای حالت و توزیع هدف
  • 24. نمونه‌برداری از طریق گام‌های تصادفی
  • 25. ارگودیسیته در MCMC
  • 26. همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 27. کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 28. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 29. تشخیص همگرایی MCMC
  • 30. روش‌های پس از همگرایی
  • 31. نمونه‌برداری اولیه و اثرات آن
  • 32. روش‌های کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 33. نمونه‌برداری از مدل‌های آماری
  • 34. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 35. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
  • 36. کاربرد MCMC در مدل‌سازی
  • 37. برنامه‌نویسی در MCMC
  • 38. کتابخانه‌های MCMC (جاسازی شده در چارچوب مجاز)
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه MCMC
  • 40. روش نمونه‌برداری ریچاردسون-اسمیت (RS)
  • 41. روش نمونه‌برداری گسیل (Gibbs Sampling)
  • 42. نکات عملی در پیاده‌سازی گسیل
  • 43. روش نمونه‌برداری متروپولیس-هستینگز (MH)
  • 44. مراحل الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 45. انتخاب تابع پیشنهاد در MH
  • 46. پیاده‌سازی متروپولیس-هستینگز
  • 47. تفاوت MH و گسیل
  • 48. ترکیب MH و گسیل
  • 49. مقدمه‌ای بر MCMC پیشرفته
  • 50. الگوریتم‌های MCMC با زمان پیوسته
  • 51. روش‌های MCMC جهت‌دار (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 52. مفهوم انرژی پتانسیل و تکانه
  • 53. معادلات حرکت در HMC
  • 54. انتگرال‌گیری عددی در HMC
  • 55. تنظیم پارامترهای HMC
  • 56. مزایا و معایب HMC
  • 57. کاربرد HMC در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 58. روش‌های MCMC غیرموازی
  • 59. روش‌های MCMC موازی
  • 60. نمونه‌برداری از توزیع‌های چندوجهی
  • 61. روش‌های نمونه‌برداری تطبیقی
  • 62. الگوریتم‌های MCMC با حافظه (Memory-based MCMC)
  • 63. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 64. انتگرال‌گیری از توابع پیچیده
  • 65. روش‌های نمونه‌برداری از نواحی کم‌احتمال
  • 66. بهبود کارایی MCMC
  • 67. کاهش واریانس در MCMC
  • 68. روش‌های بازنگری (Resampling)
  • 69. نمونه‌برداری از مجموعه‌ای از توزیع‌ها
  • 70. مقدمه‌ای بر NUTS
  • 71. چالش‌های الگوریتم‌های MCMC سنتی
  • 72. نیاز به تنظیم پارامترهای دقیق
  • 73. مشکلات همگرایی در فضاهای با ابعاد بالا
  • 74. محدودیت‌های HMC در تنظیم پارامتر
  • 75. مفهوم گام‌های خودکار در NUTS
  • 76. پویایی در NUTS
  • 77. روش گام‌های خودکار (Automatic Step-size Adaptation)
  • 78. پیمایش در فضای پارامترها با NUTS
  • 79. استفاده از دینامیک هامیلتونی در NUTS
  • 80. قانون توقف در NUTS
  • 81. پیاده‌سازی NUTS
  • 82. ساختار الگوریتم NUTS
  • 83. مراحل جستجو در NUTS
  • 84. تنظیم خودکار طول گام
  • 85. مزایای NUTS نسبت به HMC
  • 86. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 87. NUTS و مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 88. NUTS و مدل‌های آماری پیشرفته
  • 89. مقایسه NUTS با الگوریتم‌های MCMC دیگر
  • 90. نکات عملی در استفاده از NUTS
  • 91. ارزیابی نتایج NUTS
  • 92. نمونه‌برداری از توزیع‌های واقعی با NUTS
  • 93. کاربرد NUTS در علوم مختلف
  • 94. محدودیت‌های NUTS
  • 95. آینده پژوهش در NUTS
  • 96. روش‌های موازی‌سازی NUTS
  • 97. یادگیری ماشین بیزی با NUTS
  • 98. داده‌کاوی بیزی با NUTS
  • 99. پردازش زبان طبیعی با NUTS
  • 100. بینایی ماشین با NUTS

📚 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.