کتاب تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج MCMC در Stan

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 تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

🎓 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 مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری
  • 4. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 5. نصب و پیکربندی Stan
  • 6. ساختار کلی مدل در Stan
  • 7. زبان مدل‌سازی Stan: متغیرها و پارامترها
  • 8. توابع چگالی احتمال در Stan
  • 9. تعریف داده‌ها و پارامترهای پیشین
  • 10. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 11. پیاده‌سازی مدل‌های خطی در Stan
  • 12. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 13. مدل‌های مختلط در Stan
  • 14. مدل‌های سری زمانی با Stan
  • 15. مدل‌های فضایی با Stan
  • 16. مفاهیم پایه نظری MCMC
  • 17. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 18. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 19. همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 20. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 21. تشخیص همگرایی بصری (Trace Plots)
  • 22. آمار خلاصه زنجیره‌ها (Mean, Median, Variance)
  • 23. خطای استاندارد MCMC (MCMC Error)
  • 24. ارزیابی خودهمبستگی درون زنجیره‌ای (Autocorrelation)
  • 25. استفاده از فاکتور مقیاس‌بندی (Gelman-Rubin Statistic)
  • 26. تأثیر تعداد تکرارها بر همگرایی
  • 27. تنظیم پارامترهای پیشین در Stan
  • 28. تأثیر توزیع‌های پیشین بر نتایج
  • 29. پیشین‌های غیرمطلع (Uninformative Priors)
  • 30. پیشین‌های مطلع (Informative Priors)
  • 31. پیشین‌های شبه‌مطلع (Weakly Informative Priors)
  • 32. تأثیر انتخاب پیشین بر برآورد پارامترها
  • 33. اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 34. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده از مدل
  • 35. مقایسه نتایج مدل با داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 36. ارزیابی برازش مدل (Goodness of Fit)
  • 37. معیارهای ارزیابی برازش مدل
  • 38. شاخص اطلاعات آکائیکه (AIC) در MCMC
  • 39. شاخص اطلاعات بیزی (BIC) در MCMC
  • 40. شاخص اطلاعات پسین (DIC)
  • 41. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در Stan
  • 42. استفاده از Posterior Predictive Checks
  • 43. بررسی توزیع پسین پارامترها
  • 44. نمودارهای توزیع پسین (Posterior Distributions)
  • 45. مقایسه توزیع‌های پسین پارامترهای مختلف
  • 46. تجزیه و تحلیل حساسیت مدل
  • 47. تغییر پارامترهای پیشین و مشاهده اثر آن
  • 48. تغییر ساختار مدل و مشاهده اثر آن
  • 49. تأثیر نویز در داده‌ها بر نتایج
  • 50. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت
  • 51. استفاده از الگوریتم‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 52. نمونه‌برداری از طریق تبدیل (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 53. مزایای HMC نسبت به Metropolis-Hastings
  • 54. تنظیم پارامترهای HMC (epsilon, steps)
  • 55. استفاده از نمونه‌بردار NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 56. کاربرد HMC و NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 57. بهبود کارایی نمونه‌برداری با استفاده از الگوریتم‌های متغیر
  • 58. نمونه‌برداری متغیر (Variational Inference)
  • 59. مقایسه MCMC با Variational Inference
  • 60. تکنیک‌های کاهش ابعاد در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 61. تجزیه و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) در Stan
  • 62. کاهش ابعاد با استفاده از مدل‌های عاملی
  • 63. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 64. مفاهیم استنتاج بیزی
  • 65. قضیه بیز و کاربرد آن
  • 66. مقایسه رویکرد بیزی با رویکرد فراوانی‌گرا
  • 67. مزایای رویکرد بیزی در مدل‌سازی
  • 68. استنتاج پارامترها در رویکرد بیزی
  • 69. محاسبه احتمالات پسین
  • 70. برآورد فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 71. تفسیر فواصل اطمینان بیزی
  • 72. کاربرد MCMC در مدل‌های اقتصادی
  • 73. مدل‌سازی پیش‌بینی در اقتصاد
  • 74. مدل‌سازی مالی با استفاده از Stan
  • 75. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی
  • 76. کاربرد MCMC در مدل‌های علوم اجتماعی
  • 77. تحلیل داده‌های پیمایشی با Stan
  • 78. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 79. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 80. کاربرد MCMC در مدل‌های علوم زیستی
  • 81. مدل‌سازی ژنتیکی با Stan
  • 82. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک
  • 83. مدل‌سازی داده‌های زیست‌سنجی
  • 84. کاربرد MCMC در مدل‌های مهندسی
  • 85. مدل‌سازی اطمینان در سیستم‌های مهندسی
  • 86. مدل‌سازی داده‌های حسگر
  • 87. مدل‌سازی پیش‌بینی در مهندسی
  • 88. مطالعات موردی پیشرفته در Stan
  • 89. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده در Stan
  • 90. مدل‌سازی داده‌های ناهمگن
  • 91. مدل‌سازی داده‌های پانل با Stan
  • 92. مدل‌سازی تأثیرات متقابل
  • 93. اعتبارسنجی نتایج MCMC در عمل
  • 94. مشکلات رایج در اجرای MCMC
  • 95. راهکارهای رفع مشکلات همگرایی
  • 96. تفسیر نتایج در پروژه‌های واقعی
  • 97. ارائه گزارش نتایج MCMC
  • 98. نرم‌افزارهای مکمل برای Stan
  • 99. تجسم نتایج MCMC با R و Python
  • 100. نکات نهایی و بهترین شیوه‌ها در استفاده از Stan

📚 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.