Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models
안녕하세요, 여러분! 오늘은 최근에 수강한 Coursera의 'Probabilistic Graphical Models 1: Representation' 코스를 리뷰하고 추천해 보려고 합니다. 이 코스는 복잡한 도메인에서 확률 분포를 인코딩하기 위한 강력한 프레임워크인 확률적 그래픽 모델(PGM)에 대한 기초를 다루고 있습니다.
코스는 여러 가지 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 PGMs의 다양한 구성 요소를 깊이 있게 탐구합니다. 시작부터 확률적 그래픽 모델의 기본 개념을 정립하고, 이후에는 베이지안 네트워크, 마르코프 네트워크, 결정 이론까지 폭넓게 다룹니다.
첫 번째 모듈인 "Introduction and Overview"에서는 PGM의 전반적인 개요와 주요 개념들을 설명합니다. 이 부분은 이후 학습의 기초를 마련해 주며 매우 유용했습니다.
특히 베이지안 네트워크에 대한 모듈( "Bayesian Network (Directed Models)")이 인상 깊었습니다. 이 부분에서는 그래프 구조와 독립성 속성 간의 관계를 분석하고, 실제 사례로의 모델링 팁도 제공해 주었습니다. 현실 세계의 문제를 그래픽 모델로 변환하는 법을 배울 수 있어 매우 흥미로웠습니다.
또한, Hidden Markov 모델과 Plate 모델 같은 반복 구조를 다루는 "Template Models for Bayesian Networks" 모듈은 다양한 상황을 모델링하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이론뿐만 아니라 실습 예제와 함께 제공되어 실전 적용 능력을 키울 수 있었습니다.
"Markov Networks (Undirected Models)" 모듈에서는 마르코프 네트워크의 의미와 특징을 탐구하면서 베이지안 네트워크와의 비교도 이루어졌습니다. 각각의 모델이 적합한 시나리오를 이해하는 데 큰 도움이 되었죠.
결국, 이 코스는 복잡한 확률적 모델링에 관심이 있는 분이라면 반드시 수강해봐야 할 자료라고 생각합니다. 특히 통계학이나 데이터 과학을 공부하는 학생들에게는 필수적입니다!
이 코스를 통해 얻은 지식과 실습 경험을 바탕으로 더 깊이 있는 연구를 이어가고 싶습니다. 추천합니다!
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