Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-2-inference
Se você está interessado em aprender sobre modelos gráficos probabilísticos (PGMs), o curso ‘Probabilistic Graphical Models 2: Inference’ no Coursera é uma excelente oportunidade para expandir seus conhecimentos nesse campo que cruza as fronteiras da estatística e da ciência da computação.
O curso se propõe a ensinar a estruturação de distribuições de probabilidade sobre domínios complexos, abordando a inferência – que é a parte crucial para entender como variáveis aleatórias interagem em um modelo. O conteúdo é detalhado e aborda desde as tarefas de inferência condicional até métodos de amostragem, fornecendo uma base sólida para quem deseja trabalhar com modelagem estatística.
A estrutura do curso inclui:
- Visão Geral da Inferência: Uma introdução aos principais tipos de tarefas de inferência geralmente encontradas em modelos gráficos, incluindo consultas de probabilidade condicional e a determinação da atribuição mais provável.
- Eliminação de Variáveis: O algoritmo de eliminação de variáveis é apresentado de forma clara, permitindo uma compreensão básica sobre como executar inferências exatas.
- Algoritmos de Propagação de Crenças: Este módulo é fascinante, pois discute o conceito de passagem de mensagens entre agrupamentos, abrangendo desde a propagação de árvore de cliques até a propagação de crenças em ciclos.
- Algoritmos MAP: Aqui você aprenderá a encontrar a atribuição mais provável em um PGM, explorando tanto a passagem de mensagens quanto as técnicas de otimização combinatória.
- Métodos de Amostragem: Um olhar sobre os algoritmos MCMC, incluindo o famoso algoritmo de Gibbs, que é amplamente utilizado para consultas de probabilidade aproximada.
- Inferência em Modelos Temporais: Uma introdução às complexidades envolvidas na utilização de algoritmos de inferência em redes bayesianas dinâmicas.
- Resumo da Inferência: O curso finaliza com um resumo abrangente e um exame final, o que assegura que você compreendeu os conceitos principais.
Este curso é altamente recomendado para estudantes de ciência de dados, estatística, e áreas relacionadas. Certamente, a compreensão dos modelos gráficos probabilísticos e sua aplicação prática é uma habilidade valiosa no mercado de trabalho atual.
Por último, com um bom conteúdo, um formato acessível e instrutores bem qualificados, ‘Probabilistic Graphical Models 2: Inference’ é uma escolha imperdível para aqueles que querem se aprofundar nesta área da ciência de dados.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-2-inference