Probabilistisch grafische modellen leren van data

Het extraheren van zinvolle patronen uit complexe gegevens vereist meer dan alleen eenvoudige statistieken.Deze cursus biedt een duidelijk pad om te begrijpen hoe Probabilistic Graphical Models (PGM's) rechtstreeks uit gegevens kunnen worden geleerd om ingewikkelde relaties tussen variabelen weer te geven. Je krijgt de vaardigheden om ruwe datasets om te zetten in gestructureerde probabilistische representaties die kunnen worden gebruikt voor voorspelling en besluitvorming op gebieden die variëren van geneeskunde tot robotica. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele principes van parameterschatting in Bayesiaanse en Markov-netwerken. - Pas Maximum Likelihood Estimation en Bayesiaanse technieken toe om te leren van complete en onvolledige datasets. - Ontdek de structuur van grafische modellen met behulp van op score gebaseerde en op beperkingen gebaseerd algoritmen. - Leer hoe u latente variabelen kunt verwerken met behulp van moderne benaderingen zoals het Expectation-Maximization-algoritme. - Oefen het evalueren van modelkwaliteit en complexiteit om overfitting in hoogdimensionale domeinen te voorkomen. De cursus begint met essentiële terminologie en de kerndoelen van de leertaak, en gaat vervolgens verder met parameterschatting, structuur leren en het omgaan met verborgen gegevens.De cursus is ontworpen voor beginners die geïnteresseerd zijn in machine learning en data science, en vereist geen eerdere achtergrond in grafische modellen. Begin vandaag nog met het bouwen van slimmere modellen door de structuur van onzekerheid te leren.