Обучение вероятностных графических моделей на основе данных

Выделение значимых закономерностей из сложных данных требует не только простой статистики. Этот курс предоставляет четкий путь к пониманию того, как вероятностные графические модели (ВГМ) могут быть изучены непосредственно из данных, чтобы представить сложные взаимосвязи между переменными. Вы приобретете навыки преобразования необработанных наборов данных в структурированные вероятностные представления, которые могут быть использованы для прогнозирования и принятия решений в различных областях, от медицины до робототехники. Что вы узнаете: - Понять основные принципы оценки параметров в байесовских и марковских сетях. - Применять методы оценки максимальной вероятности и байесовского анализа для извлечения уроков из полных и неполных наборов данных. - Открыть структуру графических моделей с использованием алгоритмов, основанных на баллах и ограничениях. - Узнайте, как работать с латентными переменными с использованием современных подходов, таких как алгоритм ожиданий-максимизации. - Практика оценки качества и сложности модели во избежание перенастройки в высокомерных областях. Курс начинается с основных терминов и основных целей учебной задачи, затем проходит оценку параметров, обучение структуре и работу со скрытыми данными. Он предназначен для начинающих, интересующихся машинным обучением и наукой данных, и не требует предыдущего опыта работы с графическими моделями. Начните создавать более умные модели, изучая структуру неопределенности уже сегодня.