Modèles Graphiques Probabilistes : Raisonnement et Inférence

Comprendre l'incertitude dans les systèmes complexes nécessite plus que de simples statistiques ; cela demande une manière structurée de raisonner sur des variables interconnectées. Ce cours offre une voie claire pour comprendre comment effectuer l'inférence – le processus de réponse aux requêtes et de faire des prédictions – dans le cadre des Modèles Graphiques Probabilistes (PGM). Vous transformerez votre compréhension des données en apprenant à calculer des probabilités et à trouver les explications les plus probables dans des systèmes où de nombreuses variables interagissent. À la fin de ce cours, vous serez capable de sélectionner et d'appliquer les bonnes stratégies d'inférence pour résoudre des problèmes du monde réel dans des domaines allant du diagnostic médical à la prise de décision automatisée. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de l'inférence exacte dans les réseaux Bayésiens et Markov - Appliquer l'élimination de variables et les algorithmes de passage de messages pour calculer les probabilités marginales - Pratiquer des techniques d'inférence approximative comme Markov Chain Monte Carlo (MCMC) pour les données de haute dimension - Explorer l'inférence variationnelle comme approche moderne pour gérer les distributions postérieures complexes - Analyser les compromis computationnels entre différentes stratégies d'inférence - Relier les modèles graphiques aux concepts modernes d'apprentissage automatique tels que les variables latentes et les modèles génératifs profonds Le cours commence par des définitions fondamentales des tâches d'inférence et la logique mathématique qui les sous-tend. Vous progresserez ensuite à travers des explications écrites structurées des algorithmes clés, passant des méthodes de calcul exact aux techniques d'approximation modernes utilisées aujourd'hui dans l'industrie. Ce cours est conçu pour les débutants en raisonnement probabiliste qui ont une compréhension de base des probabilités et souhaitent maîtriser la logique derrière l'inférence automatisée. Aucune expérience préalable des modèles graphiques n'est requise. Commencez à apprendre à raisonner avec l'incertitude grâce à des modèles probabilistes structurés.