اکسپرس 24
کتاب کاربرد MCMC در تسریع بهینه‌سازی مدل‌های بیزی

کتاب کاربرد MCMC در تسریع بهینه‌سازی مدل‌های بیزی

تگ‌ها: Bayesian Inference Bayesian Optimization Hamiltonian Monte Carlo Markov Chain Monte Carlo MCMC Metropolis-Hastings No-U-Turn Sampler PyMC simulated annealing Stan آمار بیزی بهینه‌سازی با عدم‌قطعیت مدل‌سازی احتمالاتی نمونه‌گیری از posterior

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 کاربرد MCMC در تسریع بهینه‌سازی مدل‌های بیزی

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در بهینه‌سازی (Optimization)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی مدل‌های بیزی: تعریف، مزایا و محدودیت‌ها
  • 2. تعریف مسئله بهینه‌سازی بیزی؛ پارامترهای تصمیم، تابع هدف و داده
  • 3. پیش‌نهاد، likelihood و posterior به‌عنوان هدف نمونه‌گیری
  • 4. نقش prior در محدودکردن فضای جست‌وجو و کاهش هزینه محاسباتی
  • 5. مقیاس‌گذاری پارامترها، تبدیلات و پایداری مدل
  • 6. مدل‌های هرمی و بهینه‌سازی پارامترهای سطح بالاتر
  • 7. نمونه‌گیری از posterior برای یافتن ناحیه بهینه به‌جای یک جواب قطعی
  • 8. تفاوت MCMC با گرادیان‌محور، جست‌وجوی شبکه‌ای و الگوریتم‌های قطعی
  • 9. زنجیره مارکوف، حالت پایدار و توزیع هدف
  • 10. شرط تفصیلی و ساخت زنجیره‌ای با posterior درست
  • 11. Metropolis–Hastings و محاسبه نسبت پذیرش
  • 12. طراحی proposal، مقیاس آن و نرخ پذیرش متعادل
  • 13. Gibbs sampling و به‌روزرسانی شرطی در مدل‌های بیزی
  • 14. استفاده از data augmentation برای ساده‌سازی به‌روزرسانی‌ها
  • 15. نمونه‌گیری شرطی و ادغام پارامترهای غیرهدف
  • 16. نمونه‌گیری لبه‌ای و کاهش بعد مؤثر مدل
  • 17. نمونه‌گیری با برش و حذف تنظیمات دشوار proposal
  • 18. نمونه‌گیری گرادیانی و نقش شیب posterior
  • 19. Metropolis-adjusted Langevin algorithm
  • 20. Hamiltonian Monte Carlo و انرژی فرضی
  • 21. مسیرهای Hamiltonian و یکپارچه‌سازی symplectic
  • 22. انتخاب step size و تعداد قدم‌ها در HMC
  • 23. No-U-Turn Sampler و انتخاب خودکار مسیر
  • 24. MCMC تطبیقی و تنظیم خودکار proposal در حین اجرا
  • 25. طراحی proposalهای mixture برای posteriorهای چنددوشکوف
  • 26. روش‌های rejection و independence sampler برای نمونه‌گیری کارآمد
  • 27. tempered posterior و نرم‌کردن موانع انرژی
  • 28. parallel tempering و عبور میان دوشکوف‌های دور از هم
  • 29. simulated annealing به‌عنوان MCMC برای بهینه‌سازی سراسری
  • 30. انتقال دانش میان دمای پایین و زنجیره‌های بهینه‌سازی
  • 31. نمونه‌گیری از posterior برای انتخاب خودکار پارامترهای مدل
  • 32. بهینه‌سازی بیزی با مدل جایگزین و posterior sampling
  • 33. نقش surrogate در کاهش تعداد ارزیابی‌های گران مدل
  • 34. تابع‌های acquisition و ارتباط آن با posterior MCMC
  • 35. بهینه‌سازی acquisition با MCMC در فضای پیچیده
  • 36. نمونه‌گیری پس‌زمینه برای Thompson sampling و تصمیم‌گیری فعال
  • 37. طراحی آزمایش‌های بعدی بر پایه عدم‌قطعیت posterior
  • 38. مدل‌های چندهدفه و نمونه‌گیری از مجموعه جواب‌های Pareto
  • 39. بهینه‌سازی با قیود و تبدیل قیود به prior یا penalty بیزی
  • 40. مدیریت عدم‌تشخیص و priorهای informative در بهینه‌سازی
  • 41. نمونه‌گیری از posterior در مدل‌های با likelihood ناسرشده
  • 42. روش‌های شبه‌likelihood و approximate Bayesian computation برای هدف‌های سخت
  • 43. استفاده از داده‌های ناقص و augmentation در چرخه بهینه‌سازی
  • 44. MCMC گرادیانی با minibatch و کاهش هزینه هر مرحله
  • 45. Stochastic Gradient Langevin Dynamics و تعادل نویز و گرادیان
  • 46. تخمین گرادیان کم‌وصیت و کنترل واریانس در MCMC
  • 47. بهینه‌سازی parallel chains و استفاده مستقل از هسته‌ها
  • 48. روش‌های data-parallel و sharding برای مدل‌های بزرگ
  • 49. همگام‌سازی زنجیره‌ها و مدیریت هزینه ارتباط در MCMC توزیع‌شده
  • 50. کدگذاری بردارمحور، JIT و بهینه‌سازی حافظه
  • 51. استفاده از GPU و ساختارهای داده برای ارزیابی سریع posterior
  • 52. ذخیره‌سازی و استفاده مجدد از گرادیان‌ها و نتایج نمونه‌گیری
  • 53. انتخاب stop criterion بر پایه هزینه محاسباتی و کیفیت posterior
  • 54. تشخیص همگرایی با trace plot و رفتار زنجیره
  • 55. محاسبه R-hat، ESS و autocorrelation time
  • 56. برآورد خطای Monte Carlo و تعداد نمونه‌های موردنیاز
  • 57. تنظیم burn-in و warm-start برای کاهش زمان اجرا
  • 58. ارزیابی bias در MCMC تطبیقی و زنجیره‌های کوتاه
  • 59. اعتبارسنجی posterior با posterior predictive و سناریوهای حساسیت
  • 60. انتخاب مدل و hyperparameter با MCMC و معیارهای بیزی
  • 61. بررسی حساسیت جواب بهینه نسبت به prior و likelihood
  • 62. تخمین عدم‌قطعیت مقدار بهینه و تصمیم‌های پایدار
  • 63. انتخاب تصمیم بر پایه expected utility و risk بیزی
  • 64. ارزیابی عملکرد MCMC در بهینه‌سازی: دقت، سرعت و مصرف حافظه
  • 65. مقایسه MCMC با Bayesian optimization، simulated annealing و گرادیان معمولی
  • 66. طراحی pipeline کامل از مدل‌سازی تا نمونه‌گیری و تصمیم‌گیری
  • 67. پیاده‌سازی عملی با Stan، PyMC یا ابزارهای مشابه
  • 68. کنترل نسخه، reproducibility و مستندسازی تنظیمات MCMC
  • 69. شناخت شکست‌های رایج: autocorrelation بالا، divergences و proposal نامناسب
  • 70. مطالعه موردی: تسریع بهینه‌سازی یک مدل بیزی با MCMC

📚 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.