Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning
Введение
Вероятностные графические модели (PGMs) представляют собой мощный инструмент для кодирования распределений вероятностей над сложными доменами. Этот курс, “Вероятностные графические модели 3: Обучение”, специализируется на обучении в рамках PGM, и я настоятельно рекомендую его всем, кто интересуется статистикой, машинным обучением и обработкой данных.
Обзор курса
Курс охватывает множество аспектов, связанных с обучением вероятностных графических моделей. Студенты начинают с понимания различных задач обучения, которые мы будем рассматривать.
Структура курса
Содержание курса включает несколько ключевых модулей:
- Обзор обучения: Вводная информация о задачах обучения в PGM.
- Обзор концепций машинного обучения: Опциональный модуль, который охватывает основные концепции из класса профессора Эндрю Нг.
- Оценка параметров в байесовских сетях: Обсуждаются проблемы оценки параметров и методы решения.
- Обучение неориентированных моделей: Более сложная задача с учетом свойств марковских сетей.
- Изучение структуры Bayesian Network: Формулирование задачи как задачи оптимизации.
- Обучение BNs с неполными данными: Применение алгоритма Expectation Maximization (EM).
- Резюме курса: Подведение итогов и финальный тест.
- Заключение PGM: Обзор методов PGM и их практического применения.
Почему стоит пройти этот курс?
Курс предоставляет глубокое понимание вероятностных графических моделей и охватывает как теоретические, так и практические аспекты. Включение таких тем, как обучение с неполными данными и оценка структуры байесовских сетей, делает этот курс уникальным.
Заключение
Если вы хотите углубиться в методы вероятностных графических моделей и научиться решать реальные задачи с их помощью, я определенно рекомендую данный курс. Настоятельно советую зарегистрироваться и погрузиться в мир PGMs!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning