کتاب بهینه‌سازی موازی‌سازی MCMC

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 موازی‌سازی MCMC

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

موضوع میانی: Parallel MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر چالش‌های محاسباتی در آمار بیزی
  • 2. مروری کوتاه بر الگوریتم‌های پایه MCMC
  • 3. تفاوت‌های محاسبات توالی و موازی در نمونه‌گیری بیزی
  • 4. معماری‌های رایانش موازی مناسب برای آمار بیزی
  • 5. مدل‌سازی حافظه مشترک و توزیع‌شده در MCMC
  • 6. معرفی چارچوب‌های موازی‌سازی زنجیره مارکوف
  • 7. اجرای همزمان زنجیره‌های مستقل (Naive Parallelization)
  • 8. تحلیل آماری ترکیب چند زنجیره مستقل
  • 9. تکنیک دم‌دمایی موازی (Parallel Tempering)
  • 10. بهینه‌سازی نرخ جابجایی بین دماها در Parallel Tempering
  • 11. پیاده‌سازی متروپلیس-کوپلد با تبادل‌های ناهمگام
  • 12. تنظیم خودکار تعداد و فاصله دماها
  • 13. موازی‌سازی مبتنی بر تکه‌بندی داده (Domain Decomposition)
  • 14. تقسیم‌بندی داده‌های بزرگ برای برازش مدل‌های بیزی
  • 15. الگوریتم‌های Ensemble MCMC
  • 16. استفاده از خوشه‌بندی نمونه‌ها برای همگرایی سریع‌تر
  • 17. موازی‌سازی زنجیره‌های مارکوف با وابستگی متقابل (Gibbs Sampling)
  • 18. مدیریت وابستگی‌های شرطی در گیمب موازی
  • 19. پیاده‌سازی روی پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 20. بهینه‌سازی بلوک‌بندی گرید برای هسته‌های نمونه‌گیری
  • 21. کاهش هزینه‌های انتقال داده بین CPU و GPU
  • 22. استفاده از TPU و کلاسترهای ابری برای MCMC
  • 23. مدیریت ناهمگونی بار (Load Imbalance) در زنجیره‌ها
  • 24. تکنیک‌های Work Stealing برای موازی‌سازی دینامیک
  • 25. کاهش همگرایی ارتباطی (Communication Overhead)
  • 26. جمع‌آوری و انتقال بهینه پارامترهای زنجیره
  • 27. سنکرونیزاسیون و راهکارهای Async در بهینه‌سازی
  • 28. ارزیابی کیفیت همگرایی در محیط موازی
  • 29. معیارهای R-hat و ESS در مقیاس موازی
  • 30. تشخیص ناهمگونی زنجیره‌ها در اجرای موازی
  • 31. مدیریت خطای همگرایی در نمونه‌گیری موازی
  • 32. انتخاب استراتژی موازی مناسب بر اساس حجم داده
  • 33. موازی‌سازی در کتابخانه PyMC
  • 34. پیکربندی NUTS موازی در Stan
  • 35. استفاده از JAX برای نمونه‌گیری بیزی سریع
  • 36. پیاده‌سازی اختصاصی با OpenMP
  • 37. پیاده‌سازی اختصاصی با MPI
  • 38. بهینه‌سازی پیش‌پردازش داده برای زنجیره‌های موازی
  • 39. کاهش بعدی داده‌ها قبل از نمونه‌گیری موازی
  • 40. مدیریت حافظه در اجرای هزاران زنجیره موازی
  • 41. تست‌پذیری و دیباگینگ کدهای MCMC موازی
  • 42. ثبت و پایش عملکرد (Logging) در اجراهای طولانی
  • 43. مطالعه موردی: مدل‌های سلسله‌مراتبی بزرگ
  • 44. مطالعه موردی: مدل‌های فضایی-زمانی با داده‌های حجیم
  • 45. مقایسه هزینه-کارایی در استراتژی‌های مختلف موازی
  • 46. تخمین زمان اجرا و مقیاس‌پذیری خطی
  • 47. مدیریت خطاهای نرم‌افزاری در محیط توزیع‌شده
  • 48. بهینه‌سازی انتخاب پیشنهادی (Proposal Distribution) در موازی
  • 49. ترکیب یادگیری ماشین با MCMC موازی برای پیشنهادی هوشمند
  • 50. جمع‌بندی و تدوین چک‌لیست بهینه‌سازی

📚 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

تگ‌ها: Bayesian Statistics GPU Computing HPC MCMC Monte Carlo Parallel Computing Parallel MCMC Parallel Tempering PyMC Stan آمار بیزی آمار محاسباتی بهینه‌سازی محاسباتی زنجیره مارکوف نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.