Tag: マルコフネットワーク

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models コース概要 私が最近受講したCourseraの「確率的グラフィカルモデル1：表現」というコースは、複雑なドメインにおける確率分布をエンコードするためのリッチなフレームワークである確率的グラフィカルモデル（PGMs）について学ぶことができる素晴らしいコースでした。このコースは、統計学とコンピュータサイエンスの交差点に位置し、確率論、グラフアルゴリズム、機械学習などの概念に基づいています。 シラバスのハイライト このコースにはいくつかの重要なモジュールがありました。まず、基本的な「確率的グラフィカルモデルとは何か」という総論があり、次に「ベイジアンネットワーク」における有向グラフの表現とその意味について深く掘り下げました。実際の状況をベイジアンネットワークとしてモデル化するための実践的なヒントも得られ、非常に有用でした。 さらに、「隠れマルコフモデル」や「ダイナミックベイジアンネットワーク」、「プレートモデル」といったテンプレートモデルについても学びました。これらは、繰り返し構造を持つ分布をモデル化する際に特に役立ちます。 「マルコフネットワーク」や「意思決定」モジュールでは、無向グラフの表現に基づいた確率的グラフィカルモデルや、意思決定理論に基づくモデル（インフルエンスダイアグラム）についても詳細を学びました。 コースの利点 このコースは、理論的な側面だけでなく、実践的な応用についても焦点を当てているため、理論と実世界の橋渡しができる優れた内容になっています。また、最後の試験もあり、学んだ内容を確認する良い機会となりました。 おすすめポイント 確率的グラフィカルモデルは、多くの応用で最先端の手法を支えているため、このコースは統計学や機械学習に興味がある方にぜひおすすめしたいです。特に、リアルワールドのデータを扱う場合に、その理解を深めるための強力なツールとなるでしょう。 まとめ 全体として、「確率的グラフィカルモデル1：表現」のコースは、内容が非常に充実しており、理論と実践を結びつける良い機会となりました。興味がある方は是非受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models