Bilet Sınıfı Olasılık Analizi için Kuantum Bayes Ağları

Geleneksel olasılık modelleri, gerçek dünya tahmine dayalı veri kümelerinde bulunan karmaşık, örtüşen karar sınırlarını yakalamakta sıklıkla zorlanır. Bu kurs, yolcu hayatta kalma ve bilet sınıfı dağılımlarını analiz etmek gibi klasik tahmin görevlerine kuantum olasılık prensiplerini uygulayan en son yaklaşım olan kuantum Bayes ağlarını tanıtmaktadır. Klasik mantıktan kuantumdan ilham alan çıkarıma geçerek, değişkenlerin tahmine dayalı modellemede nasıl etkileşimde bulunduğuna dair daha derin, daha incelikli bir anlayış kazanacaksınız. Klasik olasılık teorisinden süperpozisyon ve girişimin nasıl farklılaştığını öğrenerek kuantum olasılığının temel kavramlarıyla başlayacak, ardından pratik hesaplamalara geçeceksiniz. Adım adım yazılı açıklamalar ve kod örnekleri aracılığıyla ağları yapılandırmayı, kuantumdan ilham alan marjinal ve koşullu olasılıkları hesaplamayı ve bu teknikleri sınıflandırma problemlerine uygulamayı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: - Klasik ve kuantum olasılık çerçeveleri arasındaki temel farkları anlayın - Tahmin görevleri için bir kuantum Bayes ağının yapısını ve düğümlerini tanımlayın - Kuantum girişimi prensiplerini kullanarak marjinal ve koşullu olasılıkları hesaplayın - Bilet sınıfları, demografi ve hayatta kalma sonuçları arasındaki karmaşık bağımlılıkları modelleyin - Ağınızı kurmak ve sorgulamak için modern Python tabanlı kuantum simülasyon kütüphanelerini uygulayın - Kuantum tahmine dayalı modellerinizin doğruluğunu klasik temellere karşı değerlendirin Bu kurs, sizi temel kuantum olasılık teorisinden uygulamalı model uygulamasına götürecek şekilde yapılandırılmıştır. Temel matematiği açıklayan yapılandırılmış yazılı dersleri ve ardından kendi ağınızı sıfırdan oluşturmak için rehberli programlama alıştırmalarını keşfedeceksiniz. Bu kurs, kuantumdan ilham alan makine öğrenmesini keşfetmek isteyen veri analistleri, programcılar ve tahmine dayalı modelleyiciler için tasarlanmıştır. Kuantum hesaplama konusunda önceden bir geçmiş gerekmemektedir, ancak Python ve standart olasılık hakkında temel bir anlayış faydalıdır.