ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য বেসিয়ান প্যারামিটার এস্টিমেশন এবং MCMC

ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ভৌত বিজ্ঞানে, বাস্তবসম্মত ডেটার সাথে গাণিতিক মডেলগুলোকে মেলানোর জন্য কেবল একটি সেরা-ফিট রেখা খোঁজার চেয়েও বেশি কিছু প্রয়োজন। নির্ভরযোগ্য পূর্বাভাস তৈরি করার জন্য, আপনার প্যারামিটারগুলোর পেছনের অনিশ্চয়তা বোঝা দরকার। এই টেক্সট-অনলি কোর্সটি আপনাকে সম্ভাবনার মৌলিক ধারণা থেকে শুরু করে Markov Chain Monte Carlo (MCMC) অ্যালগরিদম ব্যবহার করে শক্তিশালী বেসিয়ান প্যারামিটার এস্টিমেশন বাস্তবায়নের দিকে নিয়ে যায়, যা আপনাকে সাধারণ পয়েন্ট এস্টিমেশন থেকে পূর্ণ সম্ভাব্যতা বিতরণে (probability distributions) রূপান্তর করতে সক্ষম করে। আপনি যা শিখবেন: - বেসিয়ান পরিসংখ্যান, প্রাইয়র ডিস্ট্রিবিউশন এবং লাইকলিহুড ফাংশনের মূল নীতিগুলো বুঝুন। - জটিল সম্ভাব্যতা স্থান থেকে স্যাম্পল নিতে শুরু থেকে Metropolis-Hastings অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করুন। - অটোকোরিলেশন এবং R-hat এর মতো আধুনিক মেট্রিকসহ MCMC কনভার্জেন্স ডায়াগনস্টিকস বিশ্লেষণ করুন। - ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ভৌত বিজ্ঞান মডেলগুলোতে প্যারামিটার এস্টিমেশন কৌশল প্রয়োগ করুন। - একক-পয়েন্ট পূর্বাভাসের পরিবর্তে পরিমাপিত অনিশ্চয়তা ব্যবধানের সাহায্যে সিস্টেমের আচরণের পূর্বাভাস দিন। - পরিচ্ছন্ন, পুনরুৎপাদনযোগ্য বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের জন্য আধুনিক প্রোগ্রামিংয়ের সেরা অনুশীলন ব্যবহার করে আপনার নিউমেরিক্যাল কোড সাজান। এই কোর্সটি MCMC অ্যালগরিদম ডিজাইন, ডায়াগনস্টিক চেক এবং ব্যবহারিক প্রয়োগের দৃশ্যপটগুলোর মাধ্যমে আপনাকে পথ দেখানোর আগে মূল পরিভাষা, মৌলিক সম্ভাবনার ধারণা এবং ভিত্তিগত সংজ্ঞা দিয়ে শুরু হয়। এটি এমন ইঞ্জিনিয়ার, বিজ্ঞানী এবং ডেটা অ্যানালিস্টদের জন্য তৈরি যারা পরিসংখ্যানের ওপর কোনো উচ্চতর ডিগ্রি ছাড়াই বেসিয়ান এস্টিমেশনের একটি কঠিন, কোড-ফার্স্ট পরিচিতি খুঁজছেন। বেসিয়ান প্যারামিটার এস্টিমেশনের মৌলিক বিষয়গুলো আয়ত্ত করতে আজই পড়া শুরু করুন।