Tag: 確率的グラフィカルモデル

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning はじめに こんにちは！今日はCourseraで提供されている「確率的グラフィカルモデル 3: 学習」というコースについて、詳しくレビューしたいと思います。このコースは、確率的グラフィカルモデル（PGM）の学習に特化しており、統計学とコンピュータサイエンスの交差点に位置する重要な内容を扱っています。 コースの概要 PGMは、複雑なドメインにわたる確率分布をエンコードするための豊富なフレームワークです。このコースでは、ベイジアンネットワークやマルコフネットワークなど、確率的グラフィカルモデルの学習タスクに焦点を当てています。 シラバスのポイント 学習の概要: このモジュールでは、確率的グラフィカルモデルの学習タスクについて紹介します。 機械学習の基本概念: アンドリュー・ン教授の機械学習クラスからの基本概念を復習するオプションのモジュールです。 ベイジアンネットワークのパラメータ推定: 最大尤度推定とベイズ推定について学びます。 無向モデルの学習: マルコフネットワークにおけるパラメータ推定問題を取り上げます。 ベイジアンネットの構造学習: グラフ構造の最適化問題として構造学習を考察します。 不完全データにおけるBNの学習: 不完全な観測データから学ぶ方法を探ります。 最終まとめ: 確率的グラフィカルモデルの学習に関する問題を総括します。 PGMの全体概要: PGMの手法全体を振り返ります。 おすすめの理由 このコースは、確率的グラフィカルモデルの深い理解を得るために非常に役立ちます。特に、実用的なアプローチと理論的な基盤の両方を学べる点が魅力です。また、アンドリュー・ン教授の基礎知識を復習することで、よりスムーズに学習を進められます。 まとめ 確率的グラフィカルモデルは、データ科学や機械学習において非常に強力なツールです。「確率的グラフィカルモデル…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-2-inference はじめに 今日は、Courseraで提供されている「確率的グラフィカルモデル2：推論」についてレビューし、皆さんにお勧めしたいと思います。このコースは、複雑なドメインにおける確率分布をエンコードする技術、すなわち確率的グラフィカルモデル（PGM）の奥深さを探ります。 コース概要 確率的グラフィカルモデルは、相互に関連する大量の確率変数に対する連続（多変量）分布を表現するための豊かなフレームワークです。このコースでは、確率論、グラフアルゴリズム、機械学習などの概念を基に、さまざまなタイプの推論タスクがどのように行われるかを学びます。 シラバスの詳細 このコースは、以下の重要なモジュールに分かれています： 推論の概要 – グラフィカルモデルにおける主な推論タスクについての高レベルなオーバービューを提供します。 変数消去 – 正確な推論のための最も単純なアルゴリズムについて説明し、グラフ構造の特性に基づいてその複雑性を分析します。 信念伝播アルゴリズム – クラスタ間でメッセージを伝達する視点からの正確な推論について説明します。 MAPアルゴリズム – 確率分布を持つPGMに対して最も可能性の高い割り当てを求めるアルゴリズムを説明します。 サンプリング手法 – 条件付き確率クエリに対する近似解を提供するランダムサンプリングに基づくアルゴリズムを議論します。 時間モデルにおける推論 – 動的ベイジアンネットワークにおける推論アルゴリズムの適用に関する複雑さを説明します。 推論のまとめ – これまでのトピックを要約し、異なるアルゴリズム間のトレードオフを論じます。…