شبیهسازیهای مونت کارلو در پایتون
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
شبیهسازی نتایج با SciPy و NumPy
این دوره عملی، شبیهسازیهای مونت کارلو و موارد استفاده آنها را معرفی میکند. شبیهسازیهای مونت کارلو برای تخمین دامنهای از نتایج برای رویدادهای نامشخص استفاده میشوند و کتابخانههای پایتون مانند SciPy و NumPy، ایجاد شبیهسازیهای اختصاصی را سریع و آسان میکنند!
بهکارگیری مهارتهای جدید در یک شبیهسازی اصولی
همزمان با یادگیری هر مرحله از ایجاد شبیهسازی، شما این مهارتها را با اجرای یک شبیهسازی اصولی مونت کارلو روی مجموعه دادهای از نتایج بیماران دیابتی به کار خواهید گرفت و از نتایج شبیهسازی خود برای درک چگونگی تأثیر متغیرهای مختلف بر پیشرفت دیابت استفاده خواهید کرد.
یاد بگیرید چگونه شبیهسازیهای خود را ارزیابی و بهبود دهید.
شما توزیعهای احتمالی را مرور خواهید کرد و یاد خواهید گرفت که چگونه توزیع مناسب را برای استفاده در شبیهسازی خود انتخاب کنید و به اهمیت همبستگی ورودیها و تحلیل حساسیت مدل پی خواهید برد. در نهایت، یاد خواهید گرفت که یافتههای شبیهسازی خود را با استفاده از کتابخانه محبوب مصورسازی Seaborn ارائه دهید.
شبیهسازیهای مونت کارلو در پایتون
-
شبیهسازی مونت کارلو چیست؟ None
-
بازنمونهگیری بهعنوان نوعی خاص از شبیهسازی مونت کارلو None
-
استفاده از شبیهسازیهای مونت کارلو None
-
فرآیند مونت کارلو None
-
تولید متغیرهای تصادفی گسسته None
-
تولید متغیرهای تصادفی پیوسته None
-
تولید متغیرهای تصادفی چندمتغیره None
-
بررسی در داده None
-
انتخاب توزیعهای احتمالی None
-
ورودیهای دارای همبستگی None
-
آمار خلاصه None
-
ارزیابی انتخابهای توزیع None
-
مصورسازی نتایج شبیهسازی None
-
تحلیل حساسیت None
-
تبریک! None
مشخصات آموزش
شبیهسازیهای مونت کارلو در پایتون
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:15
- مدت زمان :4:00:00
- حجم :372.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy