Pag-aaral ng Probabilistic Graphical Models mula sa Datos

Ang pagkuha ng makabuluhang mga pattern mula sa kumplikadong datos ay nangangailangan ng higit pa sa simpleng istatistika. Ang kursong ito ay nagbibigay ng malinaw na landas upang maunawaan kung paano maaaring matutunan ang Probabilistic Graphical Models (PGMs) nang direkta mula sa datos upang kumatawan sa masalimuot na mga ugnayan sa pagitan ng mga variable. Magkakaroon ka ng mga kasanayan upang baguhin ang hilaw na mga dataset sa mga nakabalangkas na representasyong probabilistiko na maaaring gamitin para sa paghula at paggawa ng desisyon sa mga larangan mula sa medisina hanggang sa robotics. Ano ang iyong matututunan: - Unawain ang mga pangunahing prinsipyo ng parameter estimation sa Bayesian at Markov networks. - Ilapat ang Maximum Likelihood Estimation at mga pamamaraang Bayesian upang matuto mula sa kumpleto at hindi kumpletong mga dataset. - Tuklasin ang istraktura ng mga graphical model gamit ang score-based at constraint-based algorithms. - Alamin kung paano pangasiwaan ang mga latent variable gamit ang mga modernong pamamaraan tulad ng Expectation-Maximization algorithm. - Magsanay sa pagsusuri ng kalidad at pagiging kumplikado ng modelo upang maiwasan ang overfitting sa mga high-dimensional domain. Nagsisimula ang kurso sa mahahalagang terminolohiya at ang mga pangunahing layunin ng gawain sa pag-aaral, pagkatapos ay umuusad sa parameter estimation, structure learning, at paghawak ng nakatagong data. Ito ay idinisenyo para sa mga baguhan na interesado sa machine learning at data science, na hindi nangangailangan ng anumang naunang kaalaman sa graphical models. Simulan ang pagbuo ng mas matalinong mga modelo sa pamamagitan ng pag-aaral ng istraktura ng kawalan ng katiyakan ngayon.