Redes bayesianas cuánticas para el análisis de probabilidad de clase de boleto

Los modelos probabilísticos tradicionales a menudo tienen dificultades para capturar los complejos límites de decisión superpuestos que se encuentran en los conjuntos de datos predictivos del mundo real. Este curso le presenta las redes bayesianas cuánticas, un enfoque de vanguardia que aplica principios de probabilidad cuántica a tareas de predicción clásicas, como el análisis de la supervivencia de los pasajeros y las distribuciones de clases de boletos. Al pasar de la lógica clásica a la inferencia cuántica, obtendrá una comprensión más profunda y matizada de cómo interactúan las variables en el modelado predictivo. Comenzará con los conceptos fundamentales de la probabilidad cuántica, aprendiendo cómo la superposición y la interferencia difieren de la teoría de la probabilitad clásica, antes de pasar a los cálculos prácticos. A través de explicaciones escritas paso a paso y ejemplos de código, aprenderá a estructurar redes, calcular probabilidades marginales y condicionales inspiradas en la cuántica y aplicar estas técnicas a problemas de clasificación. Lo que aprenderás: - Comprender las diferencias básicas entre los marcos de probabilidad clásicos y cuánticos - Definir la estructura y los nodos de una red bayesiana cuántica para tareas de predicción - Calcular probabilidades marginales y condicionales utilizando principios de interferencia cuántica - Modele dependencias complejas entre clases de tickets, demografía y resultados de supervivencia - Aplique bibliotecas de simulación cuántica modernas basadas en Python para configurar y consultar su red - Evaluar la precisión de sus modelos predictivos cuánticos frente a las líneas de base clásicas Este curso está estructurado para llevarlo desde la teoría de probabilidad cuántica fundamental hasta la implementación práctica del modelo.Explorará lecciones escritas estructuradas que explican las matemáticas subyacentes, seguidas de ejercicios de programación guiados para construir su propia red desde cero. Este curso está diseñado para analistas de datos, programadores y modeladores predictivos que desean explorar el aprendizaje automático inspirado en cuántica.No se requiere experiencia previa en computación cuántico, aunque una comprensión básica de Python y probabilidad estándar es útil.