Apprendimento dei parametri di una rete bayesiana con CausalNex e Python

I modelli grafici probabilistici sono essenziali per il ragionamento in condizioni di incertezza, ma la loro costruzione richiede l'apprendimento dei loro parametri in modo accurato dai dati del mondo reale. Passerai dalla comprensione dei concetti di probabilità di base all'implementazione di algoritmi di stima dei parametri robusti. Lavorando attraverso chiare spiegazioni scritte ed esempi pratici di codice, imparerai come applicare le tecniche di stima della massima verosimiglianza e di stima bayesiana per ricostruire le distribuzioni di probabilità condizionali che alimentano le reti bayesiane. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti di probabilità fondamentali, l'indipendenza condizionale e la struttura delle reti bayesiane. - Applicare la stima della massima verosimiglianza per calcolare i parametri della rete direttamente dai dati osservazionali. - Implementare la stima bayesiana per incorporare le conoscenze precedenti e gestire efficacemente gli scenari di dati sparsi. - Configurare e utilizzare la libreria CausalNex in Python per definire strutture e parametri di apprendimento. - Valuta le prestazioni del modello utilizzando le metriche di log-likelihood, cross-validation e convalida. - Praticare standard di codifica puliti scrivendo codice Python con suggerimenti di tipo per flussi di lavoro di dati riproducibili. Il corso inizia con le definizioni fondamentali di probabilità e architettura di rete prima di avanzare a implementazioni di codice passo-passo di algoritmi di stima.Progredirai attraverso spiegazioni di testo strutturate, passaggi di código ed esercizi concettuali progettati per consolidare la tua comprensione dell'apprendimento dei parametri. Questo corso è progettato per analisti di dati, aspiranti scienziati di dati e sviluppatori che sono nuovi ai modelli grafici probabilistici.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con le reti bayesiane, anche se è utile una familiarità di base con Python. Inizia a leggere oggi stesso per sfruttare la potenza del ragionamento probabilistico e della stima dei parametri nei tuoi progetti di dati.