اکسپرس 24
کتاب NUTS: ابزاری برای غلبه بر پیچیدگی در مدل‌های بیزی

کتاب NUTS: ابزاری برای غلبه بر پیچیدگی در مدل‌های بیزی

تگ‌ها: adaptive step size Bayesian inference divergent transitions effective sample size Hamiltonian Monte Carlo high-dimensional sampling mass matrix MCMC model diagnostics No-U-Turn Sampler NUTS probabilistic programming PyMC R-hat Stan

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 NUTS: ابزاری برای غلبه بر پیچیدگی در مدل‌های بیزی

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی استدلال بیزی و توزیع апоستریور
  • 2. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری مونت‑کارلو مارکوف (MCMC)
  • 3. مقایسه روش‌های MCMC کلاسیک: متropolis‑Hastings، Gibbs Sampling
  • 4. مفاهیم أساسية دینامیک همیلتونی (Hamiltonian Dynamics)
  • 5. مشتق‌گیری گرادیان لگاریتم апоستریور
  • 6. معادلات حرکت همیلتونی و محفظه فاز
  • 7. الگوریتم همیلتونی مونت‑کارلو (HMC): اصول و پیاده‌سازی
  • 8. پارامترهای HMC: اندازه قدم (step size) و ماتریس khối (mass matrix)
  • 9. چالش‌های تنظیم دستی پارامترهای HMC
  • 10. ایده اصلی No‑U‑Turn Sampler (NUTS)
  • 11. معماری درخت دودویی در NUTS
  • 12. شرط توقف U‑Turn و تشخیص بازگشت مسیر
  • 13. تنظیم خودکار اندازه قدم در NUTS (dual averaging)
  • 14. تخمین ماتریس khối تطبیقی در NUTS
  • 15. تعیین عمق ماکزیمم درخت (max tree depth) و تأثیر آن
  • 16. تشخیص و مدیریت انتقالات واگرای (divergent transitions)
  • 17. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها: R‑hat، ESS، و ترسیم‌های ردیابی
  • 18. تشخیص چسبندگی (sticky) و نوسانات در سری‌های NUTS
  • 19. استفاده از NUTS در Stan: سینتکس، مدل‌سازی و عیب‌یابی
  • 20. استفاده از NUTS در PyMC: API، متغیرهای احتمالی و نمونه‌گیری
  • 21. پیاده‌سازی NUTS در TensorFlow Probability و JAX
  • 22. مقایسه عملکرد NUTS با HMC دستی و سایر نمونه‌گیرها
  • 23. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical) و چالش‌های نمونه‌گیری
  • 24. NUTS برای مدل‌های با پارامترهای زیاد (high‑dimensional)
  • 25. نمونه‌گیری از توزیع‌های چند峰ی (multimodal) با NUTS
  • 26. مدل‌های سری زمانی و ناهمگامی در NUTS
  • 27. مدل‌های مخفی مارکوف (HMM) و NUTS
  • 28. استفاده از NUTS در مدل‌های رگرسیو بیزی پیچیده
  • 29. مدل‌های ترکیبی (Mixture Models) و چالش‌های برچسب‌گذاری
  • 30. NUTS برای مدل‌های احتمالاتی عمیق (Bayesian Neural Networks)
  • 31. تکنیک‌های إعادةپارامتریزاسیون (reparameterization) برای بهبود NUTS
  • 32. غیرمرکزی‌سازی (non‑centered parameterization) در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 33. استفاده از متغیرهای مساعد (auxiliary variables) در NUTS
  • 34. تنظیم اولویت‌های ماتریس khối برای پارامترهای همبسته
  • 35. بررسی حساسیت NUTS به انتخاب پیشین‌ها (priors)
  • 36. استفاده از پیشین‌های ضعیف (weakly informative) برای ثبات NUTS
  • 37. تشخیص و رفع مشکلات انرژی (energy Bayesian fraction of missing information)
  • 38. نمونه‌گیری موازی (parallel chains) و ترکیب نتایج
  • 39. استفاده از GPU/TPU برای تسریع NUTS
  • 40. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسبات در NUTS بزرگ‌مقیاس
  • 41. مقایسه NUTS با روش‌های واریاسیونال (Variational Inference)
  • 42. ترکیب NUTS و Variational Inference برای khởi tạo بهینه
  • 43. استفاده از NUTS در یادگیری ماشین احتمالاتی (Probabilistic ML)
  • 44. اعتبارسنجی مدل با پیش‌بینی posteriores predictive checks
  • 45. نمایش گرافیکی نتایج NUTS: trace plots، pair plots، energy plots
  • 46. استفاده از ArviZ برای تحلیل خروجی NUTS
  • 47. تشخیص و اصلاح مشکلات عددی (numerical instability) در NUTS
  • 48. استفاده از NUTS در مدل‌های با محدودیت‌ها (constrained parameters)
  • 49. تبدیل پارامترهای محدود به فضای غیرمحدود برای NUTS
  • 50. NUTS برای مدل‌های با داده‌های گمشده (missing data)
  • 51. نمونه‌گیری از توزیع‌های posterior predictive با NUTS
  • 52. استفاده از NUTS در تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 53. NUTS در مدل‌های فضایی-زمانی (Spatiotemporal Models)
  • 54. بهینه‌سازی کارایی NUTS با کنترل عمق درخت پویا
  • 55. استفاده از NUTS در مدل‌های因果 (Causal Inference)
  • 56. مقایسه NUTS با نمونه‌گیرهای Riemannian Manifold HMC
  • 57. NUTS برای مدل‌های با پارامترهای گسسته (discrete parameters) – راهکارها
  • 58. استفاده از NUTS در Bayesian Optimization
  • 59. نمونه‌گیری از posterior در مدل‌های Generative (VAE، GAN) با NUTS
  • 60. اعمال NUTS در سیستم‌های بلادرنگ و آنلاین (Online Bayesian Updating)
  • 61. استفاده از NUTS در مدل‌های چندسطحه با داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 62. تکنیک‌های Subsampling و Mini‑batch در NUTS
  • 63. NUTS برای مدل‌های با likelihood نامناسب (intractable likelihood) – Pseudo‑marginal
  • 64. استفاده از NUTS در آموزش مدل‌های احتمالاتی گرافیکی (PGM)
  • 65. استفاده از NUTS در تحلیل حساسیت و طراحی آزمایش
  • 66. بهینه‌سازی تنظیمات NUTS برای معماری‌های سخت‌افزاری خاص
  • 67. مطالعه موردی: مدل‌سازی بیزی پیچیده با NUTS در Stan
  • 68. مطالعه موردی: NUTS در PyMC برای مدل‌های سلسله‌مراتبی پزشکی
  • 69. مطالعه موردی: NUTS در TensorFlow Probability برای شبکه‌های بیزی
  • 70. بهترین شیوه‌ها و چک‌لیست نهایی برای اجرای مطمئن NUTS

📚 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.