इंजीनियरों के लिए बेजियन पैरामीटर एस्टीमेशन और MCMC

इंजीनियरिंग और भौतिक विज्ञान में, वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ गणितीय मॉडल का मिलान करने के लिए केवल एक सबसे अच्छी फिट लाइन खोजने से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। विश्वसनीय भविष्यवाणियां करने के लिए, आपको अपने पैरामीटरों के पीछे की अनिश्चितता को समझने की आवश्यकता है। यह केवल-पाठ्यक्रम (text-only course) आपको संभावना की बुनियादी अवधारणाओं से लेकर मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (MCMC) एल्गोरिदम का उपयोग करके मजबूत बेजियन पैरामीटर एस्टीमेशन को लागू करने तक ले जाता है, जिससे आप सरल बिंदु अनुमानों (point estimates) से पूर्ण संभावना वितरण (probability distributions) की ओर बढ़ सकते हैं। आप क्या सीखेंगे: - बेजियन सांख्यिकी, पूर्व वितरण (prior distributions), और संभावना कार्यों (likelihood functions) के मुख्य सिद्धांतों को समझें। - जटिल संभावना स्थानों का नमूना लेने के लिए स्क्रैच से मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिदम को लागू करें। - ऑटो सहसंबंध और R-hat जैसे आधुनिक मेट्रिक्स सहित MCMC अभिसरण निदान (convergence diagnostics) का विश्लेषण करें। - इंजीनियरिंग और भौतिक विज्ञान मॉडल पर पैरामीटर एस्टीमेशन तकनीकों को लागू करें। - एकल-बिंदु पूर्वानुमानों के बजाय मात्रा निर्धारित अनिश्चितता अंतराल (quantified uncertainty intervals) के साथ सिस्टम व्यवहार की भविष्यवाणी करें। - स्वच्छ, पुनरुत्पादक वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए आधुनिक प्रोग्रामिंग सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करके अपने संख्यात्मक कोड को संरचित करें। यह पाठ्यक्रम MCMC एल्गोरिदम डिज़ाइन, नैदानिक जांच और व्यावहारिक अनुप्रयोग परिदृश्यों के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करने से पहले प्रमुख शब्दावली, बुनियादी संभावना अवधारणाओं और मूलभूत परिभाषाओं से शुरू होता है। इसे इंजीनियरों, वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो सांख्यिकी में उन्नत डिग्री की आवश्यकता के बिना बेजियन एस्टीमेशन का एक ठोस, कोड-प्रथम परिचय चाहते हैं। बेजियन पैरामीटर एस्टीमेशन के बुनियादी सिद्धांतों में महारत हासिल करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।