Aprendendo modelos gráficos probabilísticos a partir de dados

Extrair padrões significativos de dados complexos requer mais do que apenas estatísticas simples.Este curso fornece um caminho claro para entender como os modelos gráficos probabilísticos (PGMs) podem ser aprendidos diretamente dos dados para representar relações intrincadas entre variáveis. Você ganhará as habilidades para transformar conjuntos de dados brutos em representações probabilísticas estruturadas que podem ser usadas para previsão e tomada de decisão em campos que vão da medicina à robótica. O que você vai aprender: - Compreender os princípios fundamentais da estimação de parâmetros em redes bayesianas e de Markov. - Aplique técnicas de estimativa de máxima verossimilhança e bayesianas para aprender com conjuntos de dados completos e incompletos. - Descubra a estrutura de modelos gráficos usando algoritmos baseados em pontuação e baseados na restrição. - Aprenda a lidar com variáveis latentes usando abordagens modernas como o algoritmo de maximização de expectativa. - Pratique avaliar a qualidade e a complexidade do modelo para evitar o overfitting em domínios de alta dimensão. O curso começa com a terminologia essencial e os principais objetivos da tarefa de aprendizagem, e então progride através da estimativa de parâmetros, aprendizagem de estruturas e manipulação de dados ocultos.É projetado para iniciantes interessados em aprendizado de máquina e ciência de dados, não exigindo nenhuma experiência anterior em modelos gráficos. Comece a construir modelos mais inteligentes aprendendo a estrutura da incerteza hoje mesmo.