Einführung in probabilistische grafische Modelle

In einer Welt unsicherer Daten erfordert die Erstellung zuverlässiger Prognosen mehr als nur einfache Statistiken. Probabilistisch-grafische Modelle (PGMs) bieten ein leistungsfähiges Framework zur Darstellung komplexer Verteilungen über viele Variablen, so dass Systeme unter Unsicherheit denken können. Am Ende dieses Kurses werden Sie verstehen, wie Sie grafische Modelle strukturieren, lesen und analysieren, um Argumentationsprobleme in Bereichen wie medizinischer Diagnose, Fehlererkennung und Risikovorhersage zu lösen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit, der bedingten Unabhängigkeit und der Graphentheorie. - Darstellung von gerichteten Kausalbeziehungen in Entscheidungssystemen mittels Bayesscher Netzwerke. - Erkunden Sie Markov-Netzwerke für ungerichtete Beziehungen und räumliches Denken. - Wenden Sie Inferenztechniken an, um Wahrscheinlichkeiten zu berechnen und Vorhersagen zu treffen. - Entdecken Sie moderne Anwendungen von grafischen Modellen im maschinellen Lernen und in der kausalen Inferenz. Dieser schriftliche Kurs beginnt mit wesentlichen Begriffen, Grundbegriffen und grundlegenden Definitionen, bevor er sich den praktischen Mechanismen der Darstellung und Inferenz widmet. Es ist für Anfänger in Data Science, Informatik oder Analytics konzipiert und erfordert keine Vorkenntnisse mit grafischen Modellen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um eine starke Grundlage für probabilistisches Denken zu schaffen.