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