اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی فرایند نمونه‌گیری بیزی با HMC و NUTS در PyMC

کتاب بهینه‌سازی فرایند نمونه‌گیری بیزی با HMC و NUTS در PyMC

تگ‌ها: HMC NUTS PyMC آمار بیزی بهینه‌سازی نمونه‌گیری تحلیل بیزی مدل‌سازی آماری مونت‌کارلو مارکوف نمونه‌گیری بیزی

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 بهینه‌سازی فرایند نمونه‌گیری بیزی با HMC و NUTS در PyMC

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در PyMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری بیزی و مدل‌سازی آماری
  • 2. مبانی احتمال و آمار در رویکرد بیزی
  • 3. مفاهیم کلیدی در استنتاج بیزی: تابع پیشین، تابع درست‌نمایی، تابع پسین
  • 4. روش‌های دستی محاسبه توابع پسین در موارد ساده
  • 5. معرفی ابزارهای نرم‌افزاری برای نمونه‌گیری بیزی
  • 6. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 7. مبانی PyMC: مدل‌سازی با استفاده از توابع و توزیع‌های احتمالی
  • 8. تعریف متغیرهای تصادفی و توزیع‌های پیشین در PyMC
  • 9. تعریف تابع درست‌نمایی و داده‌ها در PyMC
  • 10. ساخت مدل‌های بیزی ساده در PyMC
  • 11. انجام نمونه‌گیری از توزیع پسین با استفاده از PyMC
  • 12. تحلیل نتایج نمونه‌گیری: نمودارهای تراکم، هیستوگرام‌ها
  • 13. محاسبه آماره‌های توصیفی از توزیع پسین
  • 14. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 15. معرفی معیارهای همگرایی MCMC: R-hat، Trace Plots
  • 16. تکنیک‌های پیشرفته‌تر برای ارزیابی همگرایی
  • 17. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 18. معرفی نمونه‌گیری با استفاده از زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 19. نیاز به الگوریتم‌های کارآمدتر برای مدل‌های پیچیده
  • 20. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری با گام متحرک (Metropolis-Hastings)
  • 21. معایب الگوریتم Metropolis-Hastings در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 22. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری با گام افراشته (Gibbs Sampling)
  • 23. کاربرد Gibbs Sampling در مدل‌های خاص
  • 24. محدودیت‌های Gibbs Sampling برای توزیع‌های پسین پیچیده
  • 25. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری با گرادیان هیمیلتونی (HMC)
  • 26. مبانی فیزیکی HMC: حرکت ذرات در میدان پتانسیل
  • 27. معادلات حرکت هیمیلتونی و گام‌های انتگرال‌گیری
  • 28. انتخاب گام زمانی و تعداد گام‌ها در HMC
  • 29. مزایای HMC نسبت به Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 30. کاربرد HMC در مدل‌های با ابعاد بالا و همبستگی زیاد
  • 31. پیاده‌سازی HMC در PyMC
  • 32. تنظیم پارامترهای HMC در PyMC
  • 33. مشکلات بالقوه در اجرای HMC و راهکارهای آن
  • 34. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری با گام نو (NUTS)
  • 35. بهبودهای NUTS نسبت به HMC
  • 36. کاربرد NUTS در مدل‌های بسیار پیچیده
  • 37. پیاده‌سازی NUTS در PyMC
  • 38. تنظیم پارامترهای NUTS در PyMC
  • 39. مقایسه HMC و NUTS در عمل
  • 40. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس ویژگی‌های مدل
  • 41. نمونه‌گیری از مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (GLM)
  • 42. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی با HMC/NUTS
  • 43. مدل‌سازی رگرسیون پواسون بیزی با HMC/NUTS
  • 44. مدل‌سازی رگرسیون گاما بیزی با HMC/NUTS
  • 45. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی با استفاده از HMC/NUTS
  • 46. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 47. مدل‌های حالت-فضا بیزی
  • 48. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی با HMC/NUTS
  • 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 50. تبدیل مدل‌های گرافیکی به مدل‌های قابل پیاده‌سازی در PyMC
  • 51. استفاده از HMC/NUTS برای استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 52. کاربرد در مدل‌سازی روابط علی و معلولی
  • 53. نمونه‌گیری از مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 54. مبانی مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 55. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در PyMC
  • 56. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 57. استنتاج پارامترهای سطح بالاتر و سطح پایین‌تر
  • 58. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای با رویکرد بیزی
  • 59. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های خوشه‌ای
  • 60. مدل‌سازی رگرسیون مختلط بیزی
  • 61. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های رگرسیون مختلط
  • 62. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل بیزی
  • 63. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در رویکرد بیزی
  • 64. استفاده از داده‌های پیش‌بینی (posterior predictive checks)
  • 65. ارزیابی کیفیت مدل بر اساس معیارهای اطلاعاتی (DIC, WAIC)
  • 66. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی
  • 67. بهینه‌سازی فرایندهای نمونه‌گیری: تنظیم پارامترهای HMC/NUTS
  • 68. تنظیم دقیق پارامترهای HMC/NUTS برای سرعت و دقت
  • 69. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی MCMC
  • 70. تکنیک‌های پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 71. پیش‌بینی مقادیر جدید و فواصل اطمینان بیزی
  • 72. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 73. کاربردهای پیشرفته HMC و NUTS
  • 74. کاربرد در مسائل بهینه‌سازی بیزی
  • 75. کاربرد در یادگیری تقویتی بیزی
  • 76. ملاحظات محاسباتی و مقیاس‌پذیری
  • 77. استفاده از منابع محاسباتی موازی
  • 78. بهینه‌سازی کد PyMC برای عملکرد بهتر
  • 79. نکات عملی و ترفندها در نمونه‌گیری بیزی با HMC/NUTS
  • 80. مدیریت مدل‌های بزرگ و پیچیده
  • 81. تفسیر نتایج در زمینه‌های علمی و کاربردی
  • 82. مطالعات موردی در علوم مختلف (علوم زیستی، اقتصادی، اجتماعی)
  • 83. ارائه نتایج به شکلی قابل فهم برای مخاطبان غیرمتخصص
  • 84. تمرین‌های عملی و پروژه‌های پایانی
  • 85. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده نمونه‌گیری بیزی
  • 86. آخرین دستاوردها در زمینه الگوریتم‌های نمونه‌گیری
  • 87. نقش PyMC در پیشرفت تحقیقات آماری
  • 88. مبانی اخلاق در استفاده از داده و مدل‌سازی آماری
  • 89. رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 90. شفافیت در مدل‌سازی و گزارش‌دهی نتایج
  • 91. اهمیت دقت و صحت در نتایج آماری
  • 92. اصول انتشار نتایج تحقیقات آماری
  • 93. اصول گزارش‌دهی مدل‌های بیزی
  • 94. نکات کلیدی در پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده
  • 95. چالش‌های رایج در نمونه‌گیری بیزی و راهکارها
  • 96. مرور بر آخرین نسخه‌های PyMC و قابلیت‌های جدید
  • 97. توسعه مدل‌های سفارشی در PyMC
  • 98. ارتباط با جامعه کاربران PyMC و دریافت پشتیبانی
  • 99. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی پیشرفته برای نتایج بیزی
  • 100. نکات پایانی برای موفقیت در پروژه‌های نمونه‌گیری بیزی

📚 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.