اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan

کتاب بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan

تگ‌ها: Bayesian Modeling Bayesian Statistics Divergence HMC MCMC MCMC Diagnostics NUTS Stan Stan Programming آمار بیزی بهینه‌سازی MCMC پیش‌فرض بیزی توزیع‌های احتمالی رگرسیون بیزی نمونه‌گیری مونت‌کارلو

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. مقدمه: نیاز به بهینه‌سازی فرآیند MCMC
  • 2. مرور الگوریتم‌های نمونه‌گیری بیزی
  • 3. HMC: مکانیزم پیشنهاد گرادیانی
  • 4. NUTS: خودکارسازی عمق درخت
  • 5. ساختار فایل Stan و syntax مدل‌نویسی
  • 6. تعریف مدل احتمالی در Stan
  • 7. انتخاب پیش‌فرض و تأثیر بر نمونه‌گیری
  • 8. نقش داده‌ها در پایداری زنجیره
  • 9. شروع‌گرها و تنظیم آنها
  • 10. adapt_delta: تنظیم و تفسیر
  • 11. دوچرخه‌ای چیست و چرا رخ می‌دهد
  • 12. رفع دوچرخه‌ای: استراتژی‌های عملی
  • 13. Max Treedepth: علل افزایش و تنظیم
  • 14. Step Size و适應ت خودکار گرادیان
  • 15. بندل‌بندی Mass Matrix
  • 16. پارامترسازی مرکزی در برابر غیرمرکزی
  • 17. زمانی که غیرمرکزی ضروری است
  • 18. تشخیص عدم همگرایی
  • 19. R-hat: محاسبه و تفسیر
  • 20. ESS: مؤثر بودن نمونه‌ها
  • 21. Monte Carlo Standard Error
  • 22. تحلیل Trace Plot در Stan
  • 23. تحلیل Autocorrelation و Density
  • 24. تعداد زنجیره: تعادل و هزینه
  • 25. Thinning: ضرورت و کاربرد
  • 26. Warmup و نقش آن در تنظیم
  • 27. Burn-in و حذف نمونه‌های اولیه
  • 28. نمونه‌گیری توزیع‌های چندوجهی
  • 29. مدل‌های مخلوط و چالش‌های نمونه‌گیری
  • 30. مدل‌های سلسله‌مراتبی: چالش‌ها
  • 31. بهینه‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 32. مدل‌های زمانی و دینامیکی
  • 33. مدل‌های GPA و نمونه‌گیری
  • 34. مدل‌های فضای حالت
  • 35. توزیع‌های سفارشی در Stan
  • 36. تابع Functions و بهینه‌سازی کد
  • 37. حذف محاسبات غیرضروری از log_prob
  • 38. مدیریت حافظه و مصرف RAM
  • 39. پارالل‌سازی زنجیره‌های MCMC
  • 40. CmdStanR و بهینه‌سازی workflow
  • 41. CmdStanPy و مدیریت داده
  • 42. RStan: پارامترهای محرک کلیدی
  • 43. PyStan: تنظیمات نمونه‌گیری
  • 44. CmdStan: پارامترهای خط فرمان
  • 45. خواندن و تفسیر لاگ‌های Stan
  • 46. دیباگ مدل‌های نمونه‌گیری
  • 47. رفع Low ESS در عمل
  • 48. رفع High R-hat در عمل
  • 49. رفع Max Treedepth Hits
  • 50. استراتژی گام‌به‌گام بهینه‌سازی
  • 51. تست مدل با داده سینتیتیک
  • 52. تحلیل حساسیت پیش‌فرض‌ها
  • 53. تحلیل حساسیت داده‌ها
  • 54. Cross-validation بیزی
  • 55. مقایسه مدل: LOO و WAIC
  • 56. Generated Quantities و پیش‌بینی
  • 57. مدیریت Missing Data
  • 58. Measurement Error در مدل‌سازی
  • 59. Censoring و Truncation
  • 60. مدل‌های بُعد بالا و چالش‌ها
  • 61. بهینه‌سازی مدل‌های بعد بالا
  • 62. مدل‌های Spatial بیزی
  • 63. مدل‌های Survival بیزی
  • 64. مدل‌های BART و MCMC
  • 65. مدل‌های Neural Network بیزی
  • 66. Variational Bayes در مقایسه با MCMC
  • 67. وقتی MCMC کافی نیست
  • 68. تولید گزارش‌های قابل تکرار
  • 69. Version Control برای مدل‌ها
  • 70. مستندسازی فرآیند نمونه‌گیری
  • 71. Pipeline کامل بهینه‌سازی
  • 72. معیارهای عملکرد مدل
  • 73. GPU و تسریع نمونه‌گیری
  • 74. Big Data و نمونه‌گیری بیزی
  • 75. بهترین شیوه‌ها و چک‌لیست نهایی

📚 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.