Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-2-inference
안녕하세요! 최근에 Coursera에서 ‘확률적 그래픽 모델 2: 추론’ 과정을 수강하고 정말 유익한 경험을 했습니다. 이 과정은 확률적 그래픽 모델(PGM)의 기초부터 시작하여, 다양한 추론 기술을 깊이 있게 다루고 있습니다.
1. 과정 개요
이 과정은 복잡한 도메인에서 확률 분포를 인코딩하는 방법과 관련된 알고리즘을 배우는 데 중점을 두고 있습니다. 확률 이론, 그래프 알고리즘, 머신러닝 등 여러 분야의 지식을 종합적으로 활용하여, 의학 등 다양한 응용 분야에서 활용되는 최첨단 기술의 기초를 제공하고 있습니다.
2. 교육 커리큘럼
강의는 챕터 별로 나뉘어 매우 체계적으로 구성되어 있습니다. 각 모듈은 다음과 같습니다:
– **추론 개요**: 주요 추론 작업을 고찰합니다.
– **변수 제거**: 그래픽 모델에서의 정확한 추론을 위해 사용하는 간단한 알고리즘을 설명합니다.
– **신념 전파 알고리즘**: 메시지 전달 방식을 통한 정확한 추론을 설명합니다.
– **MAP 알고리즘**: 가장 가능성 높은 할당을 찾는 알고리즘에 대해 다룹니다.
– **샘플링 방법들**: 근사적인 조건부 확률 쿼리 답변을 제공하는 알고리즘을 소개합니다.
– **시계열 모형에서의 추론**: 동적 베이즈 네트워크에서의 복잡성을 논의합니다.
– **추론 요약**: 과정의 주요 내용을 정리하며, 알고리즘 간의 트레이드오프를 설명합니다.
3. 추천 이유
이 과정은 머신러닝과 통계 분야에 관심이 있는 모든 분들에게 추천하고 싶습니다. 특히 복잡한 데이터의 추상화를 이해하고, 비즈니스 또는 연구에 적용할 수 있는 기술력을 키우고 싶은 분들께 강력히 권장합니다. 마지막으로, 각 모듈마다 퀴즈와 과제가 있어서 학습의 진도를 체계적으로 관리할 수 있다는 점이 특히 좋았습니다.
이 과정을 통해 확률적 그래픽 모델을 깊이 이해할 수 있었고, 향후 데이터 과학 분야에서도 큰 도움이 될 것이라 확신합니다. 여러분도 한번 도전해보시길 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-2-inference