کتاب بهینه‌سازی فرایند نمونه‌گیری بیزی با HMC و NUTS در PyMC

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 فرایند نمونه‌گیری بیزی با HMC و NUTS در PyMC

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در PyMC

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری بیزی و مدل‌سازی آماری
  • 2. مبانی احتمال و آمار در رویکرد بیزی
  • 3. مفاهیم کلیدی در استنتاج بیزی: تابع پیشین، تابع درست‌نمایی، تابع پسین
  • 4. روش‌های دستی محاسبه توابع پسین در موارد ساده
  • 5. معرفی ابزارهای نرم‌افزاری برای نمونه‌گیری بیزی
  • 6. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 7. مبانی PyMC: مدل‌سازی با استفاده از توابع و توزیع‌های احتمالی
  • 8. تعریف متغیرهای تصادفی و توزیع‌های پیشین در PyMC
  • 9. تعریف تابع درست‌نمایی و داده‌ها در PyMC
  • 10. ساخت مدل‌های بیزی ساده در PyMC
  • 11. انجام نمونه‌گیری از توزیع پسین با استفاده از PyMC
  • 12. تحلیل نتایج نمونه‌گیری: نمودارهای تراکم، هیستوگرام‌ها
  • 13. محاسبه آماره‌های توصیفی از توزیع پسین
  • 14. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 15. معرفی معیارهای همگرایی MCMC: R-hat، Trace Plots
  • 16. تکنیک‌های پیشرفته‌تر برای ارزیابی همگرایی
  • 17. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 18. معرفی نمونه‌گیری با استفاده از زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 19. نیاز به الگوریتم‌های کارآمدتر برای مدل‌های پیچیده
  • 20. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری با گام متحرک (Metropolis-Hastings)
  • 21. معایب الگوریتم Metropolis-Hastings در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 22. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری با گام افراشته (Gibbs Sampling)
  • 23. کاربرد Gibbs Sampling در مدل‌های خاص
  • 24. محدودیت‌های Gibbs Sampling برای توزیع‌های پسین پیچیده
  • 25. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری با گرادیان هیمیلتونی (HMC)
  • 26. مبانی فیزیکی HMC: حرکت ذرات در میدان پتانسیل
  • 27. معادلات حرکت هیمیلتونی و گام‌های انتگرال‌گیری
  • 28. انتخاب گام زمانی و تعداد گام‌ها در HMC
  • 29. مزایای HMC نسبت به Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 30. کاربرد HMC در مدل‌های با ابعاد بالا و همبستگی زیاد
  • 31. پیاده‌سازی HMC در PyMC
  • 32. تنظیم پارامترهای HMC در PyMC
  • 33. مشکلات بالقوه در اجرای HMC و راهکارهای آن
  • 34. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری با گام نو (NUTS)
  • 35. بهبودهای NUTS نسبت به HMC
  • 36. کاربرد NUTS در مدل‌های بسیار پیچیده
  • 37. پیاده‌سازی NUTS در PyMC
  • 38. تنظیم پارامترهای NUTS در PyMC
  • 39. مقایسه HMC و NUTS در عمل
  • 40. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس ویژگی‌های مدل
  • 41. نمونه‌گیری از مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (GLM)
  • 42. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی با HMC/NUTS
  • 43. مدل‌سازی رگرسیون پواسون بیزی با HMC/NUTS
  • 44. مدل‌سازی رگرسیون گاما بیزی با HMC/NUTS
  • 45. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی با استفاده از HMC/NUTS
  • 46. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 47. مدل‌های حالت-فضا بیزی
  • 48. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی با HMC/NUTS
  • 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 50. تبدیل مدل‌های گرافیکی به مدل‌های قابل پیاده‌سازی در PyMC
  • 51. استفاده از HMC/NUTS برای استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 52. کاربرد در مدل‌سازی روابط علی و معلولی
  • 53. نمونه‌گیری از مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 54. مبانی مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 55. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در PyMC
  • 56. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 57. استنتاج پارامترهای سطح بالاتر و سطح پایین‌تر
  • 58. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای با رویکرد بیزی
  • 59. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های خوشه‌ای
  • 60. مدل‌سازی رگرسیون مختلط بیزی
  • 61. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های رگرسیون مختلط
  • 62. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل بیزی
  • 63. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در رویکرد بیزی
  • 64. استفاده از داده‌های پیش‌بینی (posterior predictive checks)
  • 65. ارزیابی کیفیت مدل بر اساس معیارهای اطلاعاتی (DIC, WAIC)
  • 66. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی
  • 67. بهینه‌سازی فرایندهای نمونه‌گیری: تنظیم پارامترهای HMC/NUTS
  • 68. تنظیم دقیق پارامترهای HMC/NUTS برای سرعت و دقت
  • 69. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی MCMC
  • 70. تکنیک‌های پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 71. پیش‌بینی مقادیر جدید و فواصل اطمینان بیزی
  • 72. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 73. کاربردهای پیشرفته HMC و NUTS
  • 74. کاربرد در مسائل بهینه‌سازی بیزی
  • 75. کاربرد در یادگیری تقویتی بیزی
  • 76. ملاحظات محاسباتی و مقیاس‌پذیری
  • 77. استفاده از منابع محاسباتی موازی
  • 78. بهینه‌سازی کد PyMC برای عملکرد بهتر
  • 79. نکات عملی و ترفندها در نمونه‌گیری بیزی با HMC/NUTS
  • 80. مدیریت مدل‌های بزرگ و پیچیده
  • 81. تفسیر نتایج در زمینه‌های علمی و کاربردی
  • 82. مطالعات موردی در علوم مختلف (علوم زیستی، اقتصادی، اجتماعی)
  • 83. ارائه نتایج به شکلی قابل فهم برای مخاطبان غیرمتخصص
  • 84. تمرین‌های عملی و پروژه‌های پایانی
  • 85. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده نمونه‌گیری بیزی
  • 86. آخرین دستاوردها در زمینه الگوریتم‌های نمونه‌گیری
  • 87. نقش PyMC در پیشرفت تحقیقات آماری
  • 88. مبانی اخلاق در استفاده از داده و مدل‌سازی آماری
  • 89. رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 90. شفافیت در مدل‌سازی و گزارش‌دهی نتایج
  • 91. اهمیت دقت و صحت در نتایج آماری
  • 92. اصول انتشار نتایج تحقیقات آماری
  • 93. اصول گزارش‌دهی مدل‌های بیزی
  • 94. نکات کلیدی در پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده
  • 95. چالش‌های رایج در نمونه‌گیری بیزی و راهکارها
  • 96. مرور بر آخرین نسخه‌های PyMC و قابلیت‌های جدید
  • 97. توسعه مدل‌های سفارشی در PyMC
  • 98. ارتباط با جامعه کاربران PyMC و دریافت پشتیبانی
  • 99. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی پیشرفته برای نتایج بیزی
  • 100. نکات پایانی برای موفقیت در پروژه‌های نمونه‌گیری بیزی

📚 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.