اکسپرس 24
کتاب مخاطرات و تنظیمات کلیدی در Stan

کتاب مخاطرات و تنظیمات کلیدی در Stan

تگ‌ها: Adapt Delta Bayesian Statistics Divergent Transitions E-BFMI Hamiltonian Monte Carlo Max Treedepth MCMC NUTS R-hat Stan آمار بیزی تشخیص خطا در Stan تنظیمات Stan عیب‌یابی Stan نمونه‌گیری مونت کارلو مارکوف

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 مخاطرات و تنظیمات کلیدی در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تنظیمات و مخاطرات در Stan
  • 2. شناخت چرخه اجرای مدل در Stan و مراحل Sampling
  • 3. ساختار کلی تنظیمات الگوریتم NUTS در Stan
  • 4. نقش Warmup در سازگاری و تنظیم سامپلر
  • 5. تفاوت Warmup و Sampling در اجرای مدل
  • 6. تنظیم تعداد Iterationها و تأثیر آن بر نمونه‌گیری
  • 7. انتخاب تعداد Chainها برای ارزیابی پایدار مدل
  • 8. تنظیم Seed و بازتولیدپذیری نتایج Stan
  • 9. مفهوم Adaptation و نقش آن در HMC
  • 10. تنظیم Adapt Delta و Target Acceptance Rate
  • 11. ارتباط Adapt Delta با Step Size
  • 12. مخاطرات افزایش بیش از حد Adapt Delta
  • 13. تنظیم Step Size در الگوریتم HMC
  • 14. مفهوم Step Size Jitter و کاربرد آن
  • 15. تنظیم Metric در HMC و NUTS
  • 16. تفاوت Unit Metric، Diagonal Metric و Dense Metric
  • 17. نقش Metric Adaptation در مدل‌های چندپارامتری
  • 18. تنظیم Max Treedepth در NUTS
  • 19. مفهوم Tree Depth و تعداد Leapfrog Steps
  • 20. مخاطرات رسیدن به Maximum Treedepth
  • 21. تفاوت مشکل Divergence با مشکل Treedepth
  • 22. شناخت Divergent Transitions در Stan
  • 23. علل هندسی بروز Divergence
  • 24. ارتباط Curvature پسین با Divergence
  • 25. تأثیر Step Size بر Divergent Transitions
  • 26. تشخیص Divergence پس از Warmup
  • 27. تحلیل محل Divergence در فضای پارامترها
  • 28. مخاطرات نادیده گرفتن Divergenceها
  • 29. راهبردهای رفع Divergence در Stan
  • 30. نقش Reparameterization در کاهش Divergence
  • 31. پارامتری‌سازی Centered و Non-Centered
  • 32. مدل Neal’s Funnel و مشکلات هندسی آن
  • 33. انتخاب پارامتری‌سازی مناسب در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 34. شناخت E-BFMI و تشخیص مشکلات انرژی
  • 35. علل Low E-BFMI در نمونه‌گیری HMC
  • 36. تحلیل Acceptance Statistic در Stan
  • 37. تفسیر Step Size و Acceptance Rate
  • 38. شناخت R-hat و اهمیت آن در ارزیابی زنجیره‌ها
  • 39. تفسیر R-hat در مدل‌های چندزنجیره‌ای
  • 40. Effective Sample Size و کیفیت نمونه‌های MCMC
  • 41. تفاوت Bulk ESS و Tail ESS
  • 42. رابطه ESS با دقت برآوردهای پسین
  • 43. Monte Carlo Standard Error و ارزیابی دقت
  • 44. بررسی Trace Plot برای تشخیص مشکلات زنجیره‌ها
  • 45. تحلیل Autocorrelation در نمونه‌های Stan
  • 46. تشخیص Mixing ضعیف بین زنجیره‌ها
  • 47. تشخیص عدم همگرایی با ترکیب چند شاخص
  • 48. مخاطرات تکیه بر یک Diagnostic منفرد
  • 49. تنظیم Initialization و مقادیر اولیه پارامترها
  • 50. Random Initialization و مخاطرات آن
  • 51. مقادیر اولیه مشخص و کاربرد آن‌ها در Stan
  • 52. مخاطرات Initialization نامناسب
  • 53. تنظیم Init Radius در مدل‌های Stan
  • 54. بررسی Failureهای مربوط به Initialization
  • 55. تشخیص خطاهای Log Probability در شروع Sampling
  • 56. کنترل رفتار پارامترهای مقید و Unconstrained
  • 57. تأثیر Transformهای پارامترها بر هندسه پسین
  • 58. مخاطرات Constraintهای نامناسب در مدل
  • 59. نقش Jacobian Adjustment در Transformهای Stan
  • 60. بررسی Gradient و اهمیت آن در HMC
  • 61. استفاده از Diagnostic Mode برای بررسی Gradient
  • 62. تشخیص Gradient Error و مشکلات محاسباتی
  • 63. تنظیم Epsilon و Error در Diagnostic Mode
  • 64. مخاطرات Numerical Instability در محاسبات Stan
  • 65. شناخت Floating-Point Error در مدل‌های بیزی
  • 66. مدیریت Overflow و Underflow در محاسبات احتمالی
  • 67. مقیاس‌بندی داده‌ها برای بهبود Sampling
  • 68. مرکزسازی و استانداردسازی متغیرهای پیش‌بین
  • 69. تأثیر مقیاس پارامترها بر عملکرد HMC
  • 70. شناخت Posterior Geometry و نقش آن در تنظیمات
  • 71. ارتباط Correlation بالا با مشکلات Sampling
  • 72. مخاطرات مدل‌های سلسله‌مراتبی با هندسه دشوار
  • 73. تنظیمات Sampling در CmdStan و CmdStanR
  • 74. تنظیمات Sampling در RStan
  • 75. تفاوت نام‌گذاری تنظیمات در رابط‌های مختلف Stan
  • 76. کنترل Adaptation در CmdStanR
  • 77. کنترل Diagnostics پس از Sampling
  • 78. ذخیره و بررسی Sampler Diagnostics
  • 79. تحلیل Divergence، Treedepth و E-BFMI به‌صورت هم‌زمان
  • 80. استفاده از Diagnostic Plotها برای عیب‌یابی
  • 81. تفسیر نمودارهای پارامتر و Sampling
  • 82. ارتباط تنظیمات Sampler با زمان اجرای مدل
  • 83. موازنه دقت و هزینه محاسباتی در Stan
  • 84. مخاطرات افزایش کورکورانه Iterationها
  • 85. مخاطرات افزایش کورکورانه Max Treedepth
  • 86. مخاطرات افزایش کورکورانه Adapt Delta
  • 87. ترتیب صحیح عیب‌یابی مشکلات Sampling
  • 88. تفکیک مشکل مدل از مشکل تنظیمات Sampler
  • 89. اصلاح مدل پیش از تغییر تنظیمات Sampler
  • 90. ساخت چک‌لیست تشخیص مشکلات Stan
  • 91. طراحی تنظیمات پایدار برای مدل‌های ساده
  • 92. طراحی تنظیمات مناسب برای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 93. تنظیمات پیشنهادی برای مدل‌های با همبستگی بالا
  • 94. تنظیمات مناسب برای مدل‌های با ابعاد زیاد
  • 95. سناریوی عملی رفع Divergence در یک مدل بیزی
  • 96. سناریوی عملی رفع Maximum Treedepth
  • 97. سناریوی عملی بررسی Low E-BFMI
  • 98. سناریوی عملی تشخیص Mixing ضعیف
  • 99. سناریوی عملی تنظیم Adapt Delta و Step Size
  • 100. سناریوی عملی مقایسه Centered و Non-Centered

📚 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.