کتاب نکات کلیدی برای استفاده مؤثر از HMC و NUTS در 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 نکات کلیدی برای استفاده مؤثر از HMC و NUTS در Stan

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری و بیزی
  • 2. مفاهیم پایه آمار بیزی
  • 3. توزیع پیشین، درستنمایی و پسین
  • 4. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 5. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
  • 6. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 7. زبان Stan: ساختار و سینتکس
  • 8. انواع مدل‌های آماری در Stan
  • 9. مدل‌های خطی و تعمیم‌یافته
  • 10. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 11. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته سلسله‌مراتبی (HMC)
  • 12. مفاهیم اساسی HMC
  • 13. الگوریتم HMC: گام‌های اصلی
  • 14. کاهش ابعاد در HMC
  • 15. تنظیم پارامترهای HMC
  • 16. کاربرد HMC در مدل‌سازی آماری
  • 17. مثال‌های عملی HMC در Stan
  • 18. بهینه‌سازی HMC برای سرعت و دقت
  • 19. تشخیص واگرایی در HMC
  • 20. عیب‌یابی مدل‌های HMC
  • 21. مقدمه‌ای بر الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 22. مقایسه HMC و NUTS
  • 23. مزایای NUTS نسبت به HMC
  • 24. کاربرد NUTS در مدل‌سازی بیزی
  • 25. پیاده‌سازی NUTS در Stan
  • 26. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 27. تشخیص واگرایی در NUTS
  • 28. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 29. مثال‌های عملی NUTS در Stan
  • 30. بهینه‌سازی NUTS
  • 31. ملاحظات عملی در استفاده از HMC و NUTS
  • 32. انتخاب مدل آماری مناسب
  • 33. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 34. ارزیابی برازش مدل (Model Fit)
  • 35. شاخص‌های ارزیابی مدل
  • 36. تحلیل باقی‌مانده‌ها (Residual Analysis)
  • 37. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 38. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی
  • 39. بررسی حساسیت به پیشین‌ها
  • 40. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 41. ترسیم و نمایش نتایج
  • 42. نمایش توزیع پسین پارامترها
  • 43. رسم نمودارهای پیش‌بینی
  • 44. تجزیه و تحلیل حساسیت نتایج
  • 45. کاربرد HMC و NUTS در حوزه‌های مختلف
  • 46. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 47. مدل‌سازی داده‌های فضایی
  • 48. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 49. مدل‌سازی در علوم زیستی
  • 50. مدل‌سازی در علوم اقتصادی
  • 51. مدل‌سازی در علوم اجتماعی
  • 52. مدل‌سازی در علوم مهندسی
  • 53. مدل‌سازی در علوم پزشکی
  • 54. مدل‌سازی در حوزه سلامت
  • 55. مدل‌سازی در حوزه محیط زیست
  • 56. مدل‌سازی در حوزه آموزش
  • 57. مدل‌سازی در حوزه مدیریت
  • 58. مدل‌سازی در حوزه صنعت
  • 59. مدل‌سازی در حوزه بازاریابی
  • 60. مدل‌سازی در حوزه مالی
  • 61. مدل‌سازی در حوزه حقوق
  • 62. مدل‌سازی در حوزه سیاست
  • 63. مدل‌سازی در حوزه فرهنگ
  • 64. مدل‌سازی در حوزه مذهب
  • 65. مدل‌سازی در حوزه فلسفه
  • 66. مدل‌سازی در حوزه روانشناسی
  • 67. مدل‌سازی در حوزه جامعه‌شناسی
  • 68. مدل‌سازی در حوزه زبان‌شناسی
  • 69. مدل‌سازی در حوزه تاریخ
  • 70. مدل‌سازی در حوزه جغرافیا
  • 71. مدل‌سازی در حوزه فیزیک
  • 72. مدل‌سازی در حوزه شیمی
  • 73. مدل‌سازی در حوزه ریاضیات
  • 74. مدل‌سازی در حوزه علوم کامپیوتر
  • 75. مدل‌سازی در حوزه هوش مصنوعی
  • 76. مدل‌سازی در حوزه یادگیری ماشین
  • 77. مدل‌سازی در حوزه داده‌کاوی
  • 78. مدل‌سازی در حوزه پردازش زبان طبیعی
  • 79. مدل‌سازی در حوزه بینایی ماشین
  • 80. مدل‌سازی در حوزه رباتیک
  • 81. مدل‌سازی در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. مدل‌سازی در حوزه امنیت سایبری
  • 83. مدل‌سازی در حوزه بلاک‌چین
  • 84. مدل‌سازی در حوزه ارزهای دیجیتال (با رعایت مقررات)
  • 85. مدل‌سازی در حوزه اقتصاد اسلامی
  • 86. مدل‌سازی در حوزه بانکداری اسلامی
  • 87. مدل‌سازی در حوزه بیمه اسلامی
  • 88. مدل‌سازی در حوزه سرمایه‌گذاری اسلامی
  • 89. مدل‌سازی در حوزه مدیریت ریسک اسلامی
  • 90. مدل‌سازی در حوزه توسعه پایدار
  • 91. مدل‌سازی در حوزه حکمرانی خوب
  • 92. مدل‌سازی در حوزه عدالت اجتماعی
  • 93. مدل‌سازی در حوزه رفاه عمومی
  • 94. مدل‌سازی در حوزه کارآفرینی
  • 95. مدل‌سازی در حوزه نوآوری
  • 96. مدل‌سازی در حوزه تحقیق و توسعه
  • 97. مدل‌سازی در حوزه تولید محتوا
  • 98. مدل‌سازی در حوزه آموزش مجازی
  • 99. مدل‌سازی در حوزه سلامت دیجیتال
  • 100. مدل‌سازی در حوزه شهر هوشمند

📚 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.