اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan

کتاب بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan

تگ‌ها: Bayesian inference Bayesian workflow divergent transitions effective sample size Hamiltonian Monte Carlo MCMC model diagnostics NUTS parallel chains posterior predictive checks R-hat reparameterization Stan Stan performance variational inference

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 بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Stan و الگوریتم‌های نمونه‌گیری
  • 2. مبانی نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف در بافت بیزی
  • 3. معماری Stan: زبان مدل‌سازی، داده‌ها و پارامترها
  • 4. نصب، پیکربندی و محیط‌های توسعه Stan (RStan، PyStan، CmdStan)
  • 5. شناخت الگوریتم NUTS و مکانیزم هاملتونین مونت‌کارلو
  • 6. تنظیمات پیش‌فرض Stan: adapt_delta، max_treedepth، stepsize
  • 7. تشخیص و مدیریت انتقالات واگرا (Divergent Transitions)
  • 8. ارزیابی همگرایی: R-hat، Effective Sample Size (ESS) و ترسیم‌های ترسیمی
  • 9. بررسی اثرات پیش‌آموزش (Warm‑up) بر عملکرد نمونه‌گیری
  • 10. استراتژی‌های افزایش adapt_delta برای کاهش واگرایی
  • 11. بهینه‌سازی max_treedepth برای کنترل عمق درخت
  • 12. تنظیم stepsize و مقیاس‌گذاری پارامترها برای بهبود پذیرش
  • 13. تکنیک‌های ریپارامتریزیشن: غیرمرکزی‌سازی، مقیاس‌گذاری و تبدیلات لاگ
  • 14. استفاده از پارامترهای تبدیل شده (Transformed Parameters) برای کاهش همبستگی
  • 15. مدل‌سازی هیرارشیکی کارآمد: پارامترهای گروه‌وار و پیش‌آموزش‌های جزئی
  • 16. کاهش پیچیدگی مدل با حذف پارامترهای زائد و ساده‌سازی اولویت‌ها
  • 17. استفاده از Prior Predictive Checks برای اعتبارسنجی پیشین‌ها
  • 18. Posterior Predictive Checks و ارزیابی برازش مدل
  • 19. تشخیص و رفع مشکلات Multimodality در پس‌توزیع
  • 20. استفاده از Variational Inference (ADVI) به عنوان نقطه شروع برای MCMC
  • 21. اجرای زنجیره‌های موازی (Parallel Chains) و مدیریت هسته‌های CPU
  • 22. بهینه‌سازی حافظه و مدیریت داده‌های بزرگ در Stan
  • 23. استفاده از Map‑Rect برای موازی‌سازی محاسبه likelihood
  • 24. پروفایل‌گیری عملکرد Stan با cmdstanpy و rstan::stan_model
  • 25. تنظیمات کامپایلر C++ برای تسریع اجرای Stan
  • 26. مدیریت خطاهای عددی: overflow، underflow و NaN در محاسبه لاگ‑لایکلیهود
  • 27. استفاده از توابع کاربردی (User‑Defined Functions) برای کد تمیز و سریع
  • 28. نمونه‌گیری از توزیع‌های مختلط و مدل‌های مخفی (Mixture Models)
  • 29. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan: State‑Space و ARIMA بیزی
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیونی بیزی با پیشین‌های ضعیف‌اطلاعی
  • 31. استفاده از QR Decomposition و Non‑Centered Parameterization در رگرسیون
  • 32. مدل‌سازی داده‌های گسسته (Binary، Count، Ordinal) بهینه
  • 33. پیاده‌سازی مدل‌های Survival و Hazard با Stan
  • 34. بررسی حساسیت مدل به پیشین‌ها (Prior Sensitivity Analysis)
  • 35. استفاده از LOO‑CV و WAIC برای مقایسه مدل‌ها در Stan
  • 36. تنظیمات خروجی (Output) برای ذخیره‌سازی کارآمد نمونه‌ها
  • 37. استفاده از Stan در خط لوله‌های Bayesian Workflow (Data → Model → Diagnostics → Report)
  • 38. استفاده از ShinyStan و Bayesplot برای تجسم تشخیصی
  • 39. استفاده از CmdStanR/Py برای اتوماسیون تست‌های مدل
  • 40. مدیریت نسخه‌گذاری مدل‌ها و بازتولید نتایج (Reproducibility)
  • 41. استفاده از Stan در محاسبات ابری (Cloud) و کانتینرها (Docker)
  • 42. بهینه‌سازی مدل‌های با داده‌های مفقود (Missing Data Imputation)
  • 43. نمونه‌گیری از مدل‌های با پارامترهای محدود (Constrained Parameters)
  • 44. استفاده از Transformations برای پارامترهای مثبت، احتمالات و ماتریس‌های همبستگی
  • 45. تشخیص و حل مشکلات Identifiability در مدل‌های پیچیده
  • 46. استفاده از Stan برای Inferencing در مدل‌های آمار فضایی (Spatial Statistics)
  • 47. بهینه‌سازی مدل‌های Factor Analysis و PCA بیزی
  • 48. استفاده از Stan در مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 49. مدل‌سازی داده‌های طولانی (Longitudinal) با اثرات تصادفی
  • 50. استفاده از Stan برای Kalman Filter و State‑Space Models
  • 51. بهینه‌سازی محاسبه Gradient با Autodiff Reverse Mode
  • 52. تنظیمات پیشرفته Adaptive Metropolis برای مدل‌های غیرهاملتونین
  • 53. استفاده از Stan در آموزش ماشین‌آموزی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 54. استفاده از Stan برای مدل‌سازی عینی (Causal Inference)
  • 55. استفاده از Stan در تحلیل بقا (Survival Analysis) با خطرات متغیر با زمان
  • 56. بهینه‌سازی مدل‌های چندسطحی (Multilevel) با تعداد زیاد گروه
  • 57. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های genomics و high‑dimensional
  • 58. استفاده از Stan در اقتصادسنجی بیزی (Bayesian Econometrics)
  • 59. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های محیطی و اقلیمی
  • 60. استفاده از Stan در علم اعصاب (Neuroscience) برای مدل‌های Spike‑Train
  • 61. بهینه‌سازی Stan برای محاسبات Real‑Time و Online Learning
  • 62. استفاده از Stan در سیستم‌های پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بیزی
  • 63. بهینه‌سازی کد Stan برای استقرار در Production (API، REST، gRPC)
  • 64. بهینه‌سازی تست واحد (Unit Testing) و CI/CD برای مدل‌های Stan
  • 65. مجموعه بهترین شیوه‌ها (Best Practices) برای توسعه مدل Stan مقیاس‌پذیر

📚 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.