Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc
Сегодня я хотел бы поделиться своими впечатлениями о курсе “Байесовское выводение с MCMC”, доступном на платформе Coursera. Этот курс является частью специализации, состоящей из трех курсов, и предлагает углубленное изучение методов Марковских цепей и Монте-Карло для байесовского моделирования и вывода.
Общие сведения
Курс нацелен на знакомство слушателей с базовыми принципами методов Монте-Карло, которые будут подкреплены практическими примерами на Python. Каждый модуль курса сопровождается подробными инструкциями по работе с Jupyter ноутбуками, что позволяет легко ставить свои знания на практику. В этом курсе мы будем использовать PyMC3 – популярную библиотеку для байесовского моделирования.
Содержание курса
Курс состоит из нескольких важных модулей:
- Темы в оценке качества моделей
Этот модуль охватывает метрики, связанные с оценкой качества моделей, и поднимает важные концепции, основанные на теории информации. - Алгоритмы Метрополиса для MCMC
Модуль предоставляет введение в методы Марковских цепей, где рассматриваются алгоритмы Метрополиса и Метрополиса-Хастингса. Все это подкрепляется практическими примерами на Python. - Сэмплинг Гиббса и методы Гамильтона
Здесь вы изучите сэмплинг Гиббса и алгоритмы Гамильтона, а также некоторые свойства алгоритмов MCMC.
Каждый модуль снабжен ссылками на дополнительную информацию:
Рекомендация
Я настоятельно рекомендую этот курс для всех, кто хочет глубже понять байесовские методы и их применение в статистике. Курс подходит как для новичков, так и для более опытных аналитиков данных, желающих расширить свои навыки в области статистического моделирования.
Не забудьте ознакомиться с официальной страницей курса, чтобы найти ссылки на скачивание и запуск ноутбуков: Направления для скачивания и работы с ноутбуками.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc