اکسپرس 24
کتاب کاربردهای پیشرفته HMC و NUTS در مدل‌های پیچیده بیزی

کتاب کاربردهای پیشرفته HMC و NUTS در مدل‌های پیچیده بیزی

تگ‌ها: Bayesian Inference Bayesian Modeling HMC MCMC NUTS PyMC3 R Stan آمار بیزی پیشرفته سری زمانی مدل‌سازی بیزی مدل‌های پیچیده نمونه‌گیری مونت‌کارلو یادگیری ماشین

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 کاربردهای پیشرفته HMC و NUTS در مدل‌های پیچیده بیزی

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی پیچیده و چالش‌های نمونه‌گیری
  • 2. مرور سریع HMC و NUTS: فرضیات و مبانی
  • 3. ارزیابی همگرایی در HMC و NUTS: معیارهای تشخیصی و روش‌های عملی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی برای HMC و NUTS
  • 5. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب در مدل‌های پیچیده
  • 6. بهینه‌سازی پارامترهای HMC: گام‌اندازه، طول گام، و تنظیمات دیگر
  • 7. درک اثر توزیع‌های پیشین بر عملکرد HMC و NUTS
  • 8. HMC برای مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 9. NUTS در مدل‌های با ابعاد بالا و داده‌های بزرگ
  • 10. مقایسه HMC و NUTS: مزایا و معایب هر روش در شرایط مختلف
  • 11. استفاده از HMC و NUTS در مدل‌های رگرسیونی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 12. HMC و NUTS در مدل‌های مخلوط گوسی (Gaussian Mixture Models)
  • 13. کاربرد HMC و NUTS در مدل‌های تغییر رژیم (Regime Switching Models)
  • 14. مدل‌های بیزی فضایی (Spatial Bayesian Models) و HMC/NUTS
  • 15. HMC و NUTS در مدل‌های بقا (Survival Analysis)
  • 16. استفاده از HMC و NUTS در مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 17. پیاده‌سازی HMC و NUTS در Stan: راهنمای عملی
  • 18. پیاده‌سازی HMC و NUTS در PyMC3: راهنمای عملی
  • 19. پیاده‌سازی HMC و NUTS در R با استفاده از بسته‌های مناسب
  • 20. تشخیص و رفع مشکلات رایج در اجرای HMC و NUTS
  • 21. مقایسه عملکرد HMC و NUTS با سایر روش‌های MCMC
  • 22. بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت HMC و NUTS
  • 23. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات HMC و NUTS
  • 24. مدل‌های بیزی غیرپارامتری (Nonparametric Bayesian Models) و HMC/NUTS
  • 25. HMC و NUTS در مدل‌های چند متغیره (Multivariate Models)
  • 26. مدل‌های بیزی برای یادگیری ماشین (Bayesian Machine Learning) با استفاده از HMC/NUTS
  • 27. HMC و NUTS در مدل‌سازی علت و معلولی (Causal Inference)
  • 28. ارزیابی حساسیت مدل به انتخاب توزیع پیشین با استفاده از HMC/NUTS
  • 29. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) قبل از اجرای HMC/NUTS
  • 30. استفاده از HMC و NUTS در مدل‌های Bayesian A/B Testing
  • 31. HMC و NUTS در مدل‌های بیزی برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 32. HMC و NUTS در مدل‌های بیزی برای داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 33. کاربرد HMC و NUTS در مدل‌سازی داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 34. HMC و NUTS در مدل‌سازی داده‌های پانل (Panel Data)
  • 35. روش‌های موازی‌سازی (Parallelization) HMC و NUTS
  • 36. تکنیک‌های کاهش حافظه (Memory Reduction) در HMC و NUTS
  • 37. استفاده از HMC و NUTS در مدل‌های بیزی چندعاملی (Multi-Agent Bayesian Models)

📚 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.