اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan

کتاب بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan

تگ‌ها: Bayesian Computation Bayesian Modeling Bayesian Statistics Effective Sample Size Hamiltonian Monte Carlo HMC MCMC MCMC Diagnostics NUTS R-hat Stan Stan Sampling آمار بیزی بازپارامتری سازی بهینه سازی MCMC

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 فرآیند MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی بهینه‌سازی فرآیند MCMC در Stan
  • 2. ساختار الگوریتم‌های MCMC در Stan
  • 3. آشنایی با الگوریتم NUTS و Hamiltonian Monte Carlo
  • 4. نقش گرادیان در نمونه‌گیری HMC
  • 5. تنظیمات پیش‌فرض Stan و تأثیر آن‌ها بر نمونه‌گیری
  • 6. تنظیم تعداد Iteration و Warmup
  • 7. تنظیم تعداد زنجیره‌های MCMC
  • 8. کنترل Random Seed و بازتولیدپذیری نتایج
  • 9. مفهوم Warmup و مرحله تطبیق سامپلر
  • 10. تنظیم Adaptation در Stan
  • 11. تنظیم پارامتر Step Size
  • 12. تنظیم Target Acceptance Rate با adapt_delta
  • 13. کنترل تعداد Leapfrog Steps
  • 14. تنظیم max_treedepth در NUTS
  • 15. تشخیص و رفع هشدارهای Sampling
  • 16. تحلیل Divergent Transitions
  • 17. علل ایجاد Divergence در مدل‌های بیزی
  • 18. رفع Divergence با بازپارامتری‌سازی مدل
  • 19. تشخیص خطای Maximum Tree Depth
  • 20. رفع مشکلات ناشی از محدودیت Tree Depth
  • 21. تشخیص مشکل عدم همگرایی زنجیره‌ها
  • 22. محاسبه و تفسیر R-hat
  • 23. تفسیر Effective Sample Size
  • 24. تفاوت ESS معمولی و Tail ESS
  • 25. تحلیل Monte Carlo Standard Error
  • 26. بررسی Autocorrelation در نمونه‌های MCMC
  • 27. تشخیص Mixing ضعیف زنجیره‌ها
  • 28. بهبود Mixing با بازطراحی مدل
  • 29. مقایسه زنجیره‌های مستقل MCMC
  • 30. تحلیل Trace Plot در Stan
  • 31. تحلیل Posterior Distribution برای تشخیص مشکلات
  • 32. استفاده از Pair Plot برای شناسایی Funnel
  • 33. تشخیص Posterior Geometry نامناسب
  • 34. شناخت Funnel و Neal's Funnel
  • 35. بازپارامتری‌سازی Centered و Non-Centered
  • 36. انتخاب بین Centered و Non-Centered Parameterization
  • 37. بازپارامتری‌سازی پارامترهای سلسله‌مراتبی
  • 38. استانداردسازی و مقیاس‌بندی متغیرهای ورودی
  • 39. اهمیت مقیاس پارامترها در HMC
  • 40. مدیریت پارامترهای هم‌بسته در مدل
  • 41. کاهش Correlation در فضای پارامترها
  • 42. بازنویسی مدل برای بهبود Geometry
  • 43. استفاده صحیح از Constraints در Stan
  • 44. تأثیر Transformهای پارامترها بر Sampling
  • 45. مدیریت پارامترهای مثبت و محدود
  • 46. استفاده از Jacobian Adjustment در Transformها
  • 47. بهینه‌سازی Priors برای عملکرد بهتر MCMC
  • 48. انتخاب Priorهای مناسب برای کاهش Pathology
  • 49. نقش Priorهای ضعیف و Improper در مشکلات Sampling
  • 50. مقایسه Priorهای متمرکز و منظم‌کننده
  • 51. مقیاس‌بندی مناسب Hyperparameterها
  • 52. بهینه‌سازی Likelihood برای محاسبات Stan
  • 53. کاهش محاسبات تکراری در مدل Stan
  • 54. استفاده مؤثر از Vectorization
  • 55. بهینه‌سازی عملیات ماتریسی
  • 56. کاهش حلقه‌های غیرضروری در Stan
  • 57. استفاده از Sufficient Statistics برای بهبود عملکرد
  • 58. بهینه‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی بزرگ
  • 59. مدیریت مدل‌های دارای تعداد زیاد پارامتر
  • 60. کاهش حافظه مصرفی در Sampling
  • 61. بهینه‌سازی زمان اجرای زنجیره‌ها
  • 62. موازی‌سازی زنجیره‌های MCMC
  • 63. استفاده از Parallelization در محاسبات Stan
  • 64. تنظیم Threads برای مدل‌های مناسب
  • 65. استفاده از reduce_sum برای محاسبات موازی
  • 66. بهینه‌سازی مدل‌های دارای داده‌های بزرگ
  • 67. مدیریت محاسبات ماتریسی سنگین
  • 68. بهینه‌سازی محاسبه Log Probability
  • 69. تشخیص Bottleneckهای محاسباتی در مدل
  • 70. Benchmark کردن زمان اجرای مدل
  • 71. مقایسه تنظیمات Sampling بر اساس زمان و کیفیت
  • 72. تنظیم MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 73. تنظیم MCMC برای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 74. تنظیم MCMC برای مدل‌های با ابعاد بالا
  • 75. تنظیم MCMC برای مدل‌های با Posterior چندمدی
  • 76. مدیریت Sampling در مدل‌های دارای هم‌بستگی شدید
  • 77. مدیریت Sampling در مدل‌های با مرزهای سخت
  • 78. مدیریت Sampling در مدل‌های ضعیفاً شناسایی‌شده
  • 79. تشخیص Identifiability و اثر آن بر MCMC
  • 80. تشخیص مشکلات Likelihood و Posterior
  • 81. تفکیک مشکل مدل از مشکل تنظیمات MCMC
  • 82. استراتژی گام‌به‌گام برای Debug کردن Sampling
  • 83. استفاده از Prior Predictive Check برای تشخیص مدل
  • 84. استفاده از Posterior Predictive Check پس از Sampling
  • 85. تحلیل Sensitivity برای ارزیابی پایداری نتایج
  • 86. مقایسه نتایج تحت تنظیمات مختلف MCMC
  • 87. اجرای آزمایش‌های کنترل‌شده برای Tuning
  • 88. انتخاب تنظیمات بر اساس معیارهای تشخیصی
  • 89. تعادل میان کیفیت نمونه‌ها و زمان محاسبه
  • 90. جلوگیری از Over-Tuning تنظیمات MCMC
  • 91. تشخیص تنظیمات بیش‌ازحد محافظه‌کارانه
  • 92. مدیریت Trade-off میان adapt_delta و سرعت
  • 93. مدیریت Trade-off میان max_treedepth و زمان اجرا
  • 94. استفاده از Diagnosticهای Stan برای ارزیابی نهایی
  • 95. طراحی Pipeline پایدار برای اجرای MCMC
  • 96. اجرای چندمرحله‌ای مدل برای بهینه‌سازی Sampling
  • 97. ذخیره و مقایسه خروجی‌های Sampling
  • 98. مستندسازی تنظیمات و نتایج MCMC
  • 99. بازتولیدپذیری فرآیند Sampling در Stan
  • 100. بهینه‌سازی Workflow مدل‌سازی بیزی با 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.