Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning
강의 개요
Probabilistic Graphical Models 3: Learning 코스는 복잡한 도메인에 대한 확률 분포를 인코딩하는 데 탁월한 프레임워크인 확률적 그래픽 모델(PGM)을 다룹니다. 이 과정은 확률론, 그래프 알고리즘, 기계 학습 등 여러 통계 및 컴퓨터 과학 개념의 교차점에서 다양한 응용 분야에 기반한 최신 방법론을 소개합니다. 특히, 의료 분야와 같은 복잡한 데이터 환경에서 유용하게 활용되며 귀하의 기계 학습 및 데이터 과학 역량을 한층 강화할 수 있습니다.
강의 내용
이 코스는 다수의 필요한 학습 사항을 포함하고 있습니다. 주요 모듈은 다음과 같습니다:
- 기계 학습 개요: 기계 학습의 기본 개념을 소개합니다. 이는 Andrew Ng 교수의 Coursera 강의에서 발췌한 내용입니다.
- 베이지안 네트워크에서의 파라미터 추정: 간단한 학습 문제인 베이지안 네트워크에서의 파라미터 추정을 다룹니다. 최대 우도 추정과 베이지안 추정 방법을 논의합니다.
- 무방향 모델 학습: 마르코프 네트워크의 파라미터 추정 문제를 다루며, 이는 베이지안 네트워크에 비해 개념적으로 더 복잡합니다.
- BN 구조 학습: 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 문제를 최적화 문제로 정의하고 플롯의 구조에 따라 데이터를 적합할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.
- 불완전한 데이터로 BN 학습: 관측되지 않은 변수들이 있는 경우 모델을 학습하는 복잡성을 다룹니다. 기대 최대화(EM) 알고리즘이 여기에 사용됩니다.
- 강의 요약 및 최종 시험: 학습했던 내용을 정리하고 최종 시험을 실시합니다.
- PGM 요약: PGM 방법에 대한 개요를 제공하며, 실제 응용에서의 장단점에 대해 설명합니다.
코스 추천 이유
이 코스는 확률적 그래픽 모델에 대한 깊은 이해를 제공하여 데이터 기반 의사결정 능력을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 특히 기계 학습과 데이터 과학에 관심이 있는 분들에게 강력히 추천합니다. 또한, 고급 기계 학습 알고리즘과 기술을 배우고 싶은 분들에게도 적합합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning