کتاب ملاحظات کلیدی در استفاده از Stan

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 ملاحظات کلیدی در استفاده از Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نمونه‌گیری مونت‌کارلو هامیلتونی (HMC) و الگوریتم NUTS در Stan
  • 2. ساختار بلوک‌بندی کد در زبان زبان برنامه‌نویسی Stan (data, parameters, model, generated quantities)
  • 3. مفهوم انحراف‌های همگرا (Divergent Transitions) و ریشه‌یابی هشدارهای انحراف در Stan
  • 4. تنظیم هایپرپارامتر adapt_delta برای کاهش Divergences و کنترل اندازه گام
  • 5. کنترل و تنظیم max_treedepth برای مدیریت هزینه محاسباتی و هشدار اشباع عمق درخت
  • 6. تشخیص و مدیریت هشدارهای Energy Bayesian Fraction of Missing Information (E-BFMI)
  • 7. بررسی شاخص‌های همگرایی زنجیره‌ها: آماره R-hat (R̂) جدید و تعاریف متقاطع آن
  • 8. ارزیابی حجم نمونه مؤثر کشش‌یافته (Bulk-ESS) و دم‌دار (Tail-ESS)
  • 9. بازپارامترسازی مدل‌ها: تفاوت پارامترسازی وابسته (Centered) و مستقل (Non-centered)
  • 10. تشخیص و رفع چالش قیف نیل (Neal's Funnel) در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 11. انتخاب پیشین‌های آگاهانه‌شده و پایدارکننده (Weakly Informative Priors) جهت جلوگیری از نمونه‌گیری ناموفق
  • 12. اعمال تبدیل متغیرها و محاسبات ژاکوبی (Jacobian Adjustment) در Stan
  • 13. بررسی خطاهای دامنه عددی، سرریز (Overflow) و زیرریز (Underflow) در محاسبات احتمالی
  • 14. بهینه‌سازی کدهای Stan جهت افزایش سرعت نمونه‌گیری و محاسبات برداری
  • 15. نحوه مواجهه با متغیرهای گسسته پنهان و روش حذف متغیرهای گسسته (Marginalization)
  • 16. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی Variational Inference (ADVI) و مقایسه آن با MCMC
  • 17. روش‌های تشخیص خطاهای کدنویسی و اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌ها با print
  • 18. اعتبارسنجی پیشین‌ها و پسین‌ها با الگوریتم‌های Prior/Posterior Predictive Checks (PPC)
  • 19. بررسی پایداری عددی و کنترل شرایط اولیه زنجیره‌ها (Initialization)
  • 20. مقایسه و ارزیابی مدل‌ها با استفاده از شاخص‌های LOO-CV و WAIC در R/Python

📚 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.