データから確率的グラフィカルモデルを学ぶ

複雑なデータから意味のあるパターンを抽出するには、単純な統計以上のものが必要です。このコースでは、確率的グラフィカルモデル（PGM）をデータから直接学習し、変数間の複雑な関係を表現する方法を理解するための明確な道筋を提供します。 生データを、医療からロボット工学に至るまでの分野で予測や意思決定に使用できる構造化された確率的表現に変換するスキルを習得します。 学習内容： - ベイズネットワークとマルコフネットワークにおけるパラメータ推定の基本原則を理解する。 - 完全データセットと不完全データセットから学習するために、最尤推定法とベイズ技術を適用する。 - スコアベースおよび制約ベースのアルゴリズムを使用して、グラフィカルモデルの構造を発見する。 - 期待値最大化アルゴリズムのような最新のアプローチを使用して、潜在変数を処理する方法を学ぶ。 - 高次元ドメインでの過学習を回避するために、モデルの品質と複雑さを評価する方法を練習する。 コースは、学習タスクの基本的な専門用語とコア目標から始まり、パラメータ推定、構造学習、隠れデータの処理へと進みます。グラフィカルモデルに関する事前の知識は不要で、機械学習やデータサイエンスに関心のある初心者向けに設計されています。 今日、不確実性の構造を学ぶことで、よりスマートなモデルの構築を始めましょう。