تقدير المعلمات البايزية و MCMC للمهندسين

في الهندسة والعلوم الفيزيائية، تتطلب مطابقة النماذج الرياضية مع بيانات العالم الحقيقي أكثر من مجرد العثور على خط ملائم واحد هو الأفضل. لتقديم تنبؤات موثوقة، تحتاج إلى فهم عدم اليقين الكامن وراء معلماتك. ترشدك هذه الدورة النصية فقط من المفاهيم الأساسية للاحتمالات إلى تنفيذ تقدير قوي للمعلمات البايزية باستخدام خوارزميات ماركوف تشين مونتي كارلو (MCMC)، مما يتيح لك الانتقال من تقديرات النقاط البسيطة إلى توزيعات احتمالية كاملة. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية للإحصاء البايزي، وتوزيعات الأولوية، ودوال الاحتمالية. - تنفيذ خوارزمية متروبوليس-هاستينغز من الصفر لأخذ عينات من مساحات احتمالية معقدة. - تحليل تشخيصات تقارب MCMC، بما في ذلك الارتباط الذاتي والقيايسات الحديثة مثل R-hat. - تطبيق تقنيات تقدير المعلمات على نماذج الهندسة والعلوم الفيزيائية. - التنبؤ بسلوك النظام مع فترات عدم اليقين المحددة كمياً بدلاً من التنبؤات ذات النقطة الواحدة. - هيكلة الكود العددي الخاص بك باستخدام أفضل ممارسات البرمجة الحديثة لحوسبة علمية نظيفة وقابلة للاستنساخ. تبدأ هذه الدورة بالمصطلحات الرئيسية، ومفاهيم الاحتمالات الأساسية، والتعريفات الأساسية قبل إرشادك خلال تصميم خوارزمية MCMC، والفحوصات التشخيصية، وسيناريوهات التطبيق العملي. وهي مصممة للمهندسين والعلماء ومحللي البيانات الذين يسعون إلى مقدمة صلبة تعتمد على الكود أولاً للتقدير البايزي دون الحاجة إلى درجة علمية متقدمة في الإحصاء. ابدأ القراءة اليوم لإتقان أساسيات تقدير المعلمات البايزية.