Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning
Introducción
En la era del big data y la inteligencia artificial, comprender los modelos que rigen nuestras decisiones es esencial. El curso ‘Modelos Gráficos Probabilísticos 3: Aprendizaje’ que se ofrece en Coursera, es una excelente oportunidad para adentrarse en este fascinante campo. Este curso aborda los modelos gráficos probabilísticos (PGMs), que son herramientas poderosas para codificar distribuciones de probabilidad sobre dominios complejos.
Descripción del Curso
El curso comienza con una visión general de las tareas de aprendizaje en modelos gráficos probabilísticos. Aunque no es obligatorio, se revisan conceptos fundamentales de aprendizaje automático, provenientes de la clase de Andrew Ng en Stanford, que sirven como bases teóricas para el aprendizaje en PGMs.
Uno de los módulos más interesantes es el de la estimación de parámetros en redes bayesianas, donde se abordan técnicas como la estimación de máxima verosimilitud y su correspondiente mejora a través de la estimación bayesiana.
Otro tema crucial es el aprendizaje de modelos no dirigidos, o redes de Markov. Este módulo profundiza en la complejidad conceptual y computacional que trae consigo la función de partición global, planteando un desafío que a muchos les resultará intrigante.
Además, el curso incluye el aprendizaje de la estructura de las redes bayesianas, formulando el problema como un desafío de optimización y explorando las formas de evaluar diferentes estructuras para encontrar el equilibrio entre ajuste a los datos y complejidad del modelo. Se discute también el aprendizaje con datos incompletos mediante el algoritmo de Expectación-Maximización, una técnica que es útil en múltiples campos.
Conclusión
El curso ‘Modelos Gráficos Probabilísticos 3: Aprendizaje’ es ideal para aquellos que ya tienen conocimientos básicos y quieren profundizar en las técnicas avanzadas de modelos gráficos. Con una combinación de teoría, ejemplos prácticos y problemas desafiantes, es una recomendación imperdible para estudiantes, investigadores y profesionales que deseen adoptar un enfoque más sofisticado para entender y manejar datos complejos.
Sin duda, me siento más capacitado tras completar este curso y recomiendo encarecidamente a quienes busquen expandir sus conocimientos en aprendizaje automático y modelos de incertidumbre.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning