اکسپرس 24
کتاب رفع اشکال و بهبود عملکرد Stan

کتاب رفع اشکال و بهبود عملکرد Stan

تگ‌ها: Bayesian Bayesian Modeling Divergence MCMC Monte Carlo Rhat Sampling Stan Stan Diagnostics Stan Errors Stan Optimization آمار بیزی بهینه‌سازی رفع اشکال مدل‌سازی آماری

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 رفع اشکال و بهبود عملکرد Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Stan و رفع اشکال
  • 2. ساختار یک مدل Stan صحیح
  • 3. شناسایی خطاهای رایج کامپایل در Stan
  • 4. درک پیام‌های هشدار Stan
  • 5. خطاهای مربوط به توابع و عبارات ریاضی
  • 6. خطاهای مربوط به داده‌های ورودی
  • 7. خطاهای مربوط به محدودیت‌ها و تبدیل‌ها
  • 8. رفع خطاهای مربوط به ابعاد و شکل داده‌ها
  • 9. خطاهای مربوط به تخصیص حافظه
  • 10. خطاهای مربوط به نمونه‌گیری (Sampling errors)
  • 11. تشخیص Divergences در Stan
  • 12. علل Divergences و راهکارهای رفع
  • 13. تشخیص Rhat بالا و مشکلات همگرایی
  • 14. بهبود همگرایی با تنظیم پارامترهای نمونه‌گیری
  • 15. تنظیم پارامتر `stepsize`
  • 16. تنظیم پارامتر `target_accept`
  • 17. تنظیم پارامتر `max_treedepth`
  • 18. استفاده از `adapt_delta` برای تنظیم خودکار گام
  • 19. بهینه‌سازی مدل با گرادیان
  • 20. تشخیص و رفع مشکلات مربوط به شناسایی مدل (Model Identification)
  • 21. استفاده از Priorهای آگاهانه (Informative Priors)
  • 22. مقایسه Priorهای مختلف و تاثیر آن‌ها بر نتایج
  • 23. استفاده از توابع Transformation برای بهبود نمونه‌گیری
  • 24. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت بیشتر
  • 25. اجتناب از حلقه‌ها و استفاده از توابع برداری
  • 26. استفاده از توابع Built-in Stan
  • 27. بهره‌گیری از parallelization در Stan
  • 28. Debugging مدل‌های پیچیده Stan
  • 29. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ Stan
  • 30. تست واحد (Unit Testing) مدل‌های Stan
  • 31. نوشتن تست برای اطمینان از صحت مدل
  • 32. بررسی تاثیر تغییرات کد بر نتایج
  • 33. بهینه‌سازی برای مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 34. بهینه‌سازی برای مدل‌های با ابعاد بزرگ
  • 35. استفاده از ADVI (Automatic Differentiation Variational Inference)
  • 36. مقایسه MCMC با ADVI
  • 37. استفاده از Stan برای مدل‌سازی Bayesian A/B Testing
  • 38. رفع اشکال در مدل‌های A/B Testing
  • 39. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های A/B Testing
  • 40. استفاده از Stan برای مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 41. رفع اشکال در مدل‌های سری زمانی
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های سری زمانی
  • 43. استفاده از Stan در ترکیب با R و Python
  • 44. رفع اشکال و بهینه‌سازی از طریق رابط R
  • 45. رفع اشکال و بهینه‌سازی از طریق رابط Python
  • 46. بهینه‌سازی مدل‌های Stan برای داده‌های گم‌شده (Missing Data)
  • 47. کار با داده‌های سانسور شده (Censored Data) در Stan
  • 48. روش‌های پیشرفته برای رفع مشکلات همگرایی
  • 49. استفاده از Hamiltonian Monte Carlo (HMC) بهینه شده
  • 50. درک تاثیر الگوریتم‌های نمونه‌گیری بر عملکرد
  • 51. بهینه‌سازی مدل‌های Stan با استفاده از اطلاعات Hessian
  • 52. استفاده از Stan برای مدل‌سازی Bayesian Non-parametric
  • 53. رفع اشکال در مدل‌های Bayesian Non-parametric
  • 54. پیشگیری از خطاهای رایج در مدل‌سازی Bayesian Non-parametric

📚 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.