کتاب **بهینه‌سازی و اعتبارسنجی مدل‌های بیزی در PyMC**

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 **بهینه‌سازی و اعتبارسنجی مدل‌های بیزی در PyMC**

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

موضوع میانی: کاربرد PyMC در مدل‌سازی بیزی

🎓 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 مدل‌سازی بیزی
  • 2. اصول احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 3. کاربرد قضیه بیز در استنتاج آماری
  • 4. مفاهیم احتمال پیشین و پسین
  • 5. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 6. معرفی کتابخانه PyMC
  • 7. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 8. ساخت مدل‌های بیزی ساده با PyMC
  • 9. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال در PyMC
  • 10. نمایش مدل‌های بیزی در قالب گرافیکی
  • 11. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 12. تفسیر نتایج رگرسیون خطی بیزی
  • 13. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 14. کاربرد رگرسیون لجستیک بیزی در طبقه‌بندی
  • 15. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 16. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 17. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی بیزی
  • 18. مزایای مدل‌سازی سلسله‌مراتبی
  • 19. کاربرد مدل‌سازی سلسله‌مراتبی در علوم مختلف
  • 20. مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling) در PyMC
  • 21. مبانی مدل‌سازی مبتنی بر عامل
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر عامل در PyMC
  • 23. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 24. مکانیسم‌های نمونه‌برداری MCMC
  • 25. مشکلات رایج در MCMC و راه‌های مقابله
  • 26. معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
  • 27. استفاده از ArviZ برای تحلیل نتایج MCMC
  • 28. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 29. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 30. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 31. اعتبارسنجی با استفاده از داده‌های خارج از نمونه
  • 32. ارزیابی کیفیت پیش‌بینی مدل‌های بیزی
  • 33. شاخص‌های ارزیابی مدل‌های بیزی (مانند WAIC, LOO-CV)
  • 34. مقایسه مدل‌های بیزی مختلف
  • 35. بهینه‌سازی پارامترهای مدل بیزی
  • 36. تکنیک‌های بهینه‌سازی در PyMC
  • 37. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 38. روش‌های استنتاج در حضور داده‌های گمشده
  • 39. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outliers)
  • 40. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 41. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 42. کاربرد مدل‌های بیزی برای داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 43. مدل‌سازی داده‌های شمارشی
  • 44. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی
  • 45. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (GLM)
  • 46. کاربرد GLM بیزی در مسائل مختلف
  • 47. مدل‌سازی مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 48. مزایای مدل‌های مختلط
  • 49. کاربرد مدل‌های مختلط در تحلیل داده‌های تودرتو
  • 50. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 51. اصول شبکه‌های بیزی
  • 52. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی در PyMC
  • 53. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 54. مدل‌سازی فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 55. کاربرد فرآیندهای گوسی در تخمین و پیش‌بینی
  • 56. مدل‌سازی فرآیندهای گوسی در PyMC
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بیزی (Bayesian Deep Learning)
  • 58. مزایای یادگیری عمیق بیزی
  • 59. کاربرد یادگیری عمیق بیزی
  • 60. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی
  • 61. معرفی کتابخانه‌های مرتبط با یادگیری عمیق بیزی
  • 62. کاربرد PyMC در توسعه مدل‌های پیچیده
  • 63. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های زیستی
  • 64. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 65. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 66. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مهندسی
  • 67. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های محیط زیست
  • 68. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پزشکی
  • 69. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مالی
  • 70. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 71. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های علوم انسانی
  • 72. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های ورزشی
  • 73. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های آب و هوا
  • 74. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 75. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های انرژی
  • 76. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های امنیت سایبری
  • 77. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های رباتیک
  • 78. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پردازش زبان طبیعی
  • 79. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بینایی ماشین
  • 80. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های کشف تقلب
  • 82. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 83. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مدیریت ریسک
  • 84. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 85. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های تشخیص ناهنجاری
  • 86. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های اکتشاف منابع
  • 87. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های تحلیل احساسات
  • 88. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مدیریت پروژه
  • 89. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های برنامه‌ریزی تولید
  • 90. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پیش‌بینی عملکرد
  • 91. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های کنترل کیفیت
  • 92. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 93. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های تجزیه و تحلیل مشتری
  • 94. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پیش‌بینی خرابی
  • 95. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بهینه‌سازی مسیر

📚 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.