Lernen probabilistischer grafischer Modelle aus Daten

Dieser Kurs bietet einen klaren Weg, um zu verstehen, wie Probabilistic Graphical Models (PGMs) direkt aus Daten gelernt werden können, um komplizierte Beziehungen zwischen Variablen darzustellen.Dieser Kurs biete einen klarem Weg, wie Probability Graphical Modelle (PGMS) direkt von Daten gelernen werden können. Sie erwerben die Fähigkeit, Rohdatensätze in strukturierte probabilistische Darstellungen zu transformieren, die für Vorhersagen und Entscheidungsfindungen in Bereichen von der Medizin bis zur Robotik verwendet werden können. Was Sie lernen werden: - Verstehen der Grundprinzipien der Parameterschätzung in Bayesschen und Markov-Netzwerken. - Wenden Sie Maximum Likelihood Estimation und Bayes-Techniken an, um aus vollständigen und unvollständigen Datensätzen zu lernen. - Entdecken Sie die Struktur grafischer Modelle mit scorebasierten und constraintbasierten Algorithmen. - Erfahren Sie, wie Sie mit latenten Variablen umgehen, indem Sie moderne Ansätze wie den Erwartungsmaximierungsalgorithmus verwenden. - Üben Sie die Bewertung der Modellqualität und -komplexität, um Überanpassung in hochdimensionalen Domänen zu vermeiden. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Kernzielen der Lernaufgabe. Anschließend werden Parameterschätzung, Strukturlernen und der Umgang mit versteckten Daten behandelt. Der Kurs richtet sich an Einsteiger, die sich für maschinelles Lernen und Data Science interessieren. Beginnen Sie noch heute mit der Erstellung intelligenterer Modelle, indem Sie die Struktur der Unsicherheit kennenlernen.