Verilerden Olasılıksal Grafik Modelleri Öğrenme

Karmaşık verilerden anlamlı paternler çıkarmak için basit istatistikten daha fazlası gerekiyor. Bu ders, olasılıksal grafik modellerinin (PGM) değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri temsil etmek için verilerden doğrudan nasıl öğrenilebileceğini anlamaya açık bir yol sağlar. Ham veri kümelerini, tıptan robotik alanlarına kadar tahmin ve karar vermede kullanılabilecek yapısal olasılık gösterimlerine dönüştürme becerilerini kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Bayes ve Markov ağlarında parametre tahmininin temel ilkelerini anlamak. - Tam ve eksik veri setlerinden öğrenmek için Maksimum Olasılık Tahmini ve Bayes tekniklerini uygulayın. - Skor tabanlı ve kısıtlama tabanlıdır algoritmaları kullanarak grafik modellerinin yapısını keşfet. - Beklenti-Maksimizasyon algoritması gibi modern yaklaşımları kullanarak gizli değişkenleri nasıl yöneteceğinizi öğrenin. - Yüksek boyutlu alanlarda aşırı uyumluluğu önlemek için model kalitesi ve karmaşıklığını değerlendirmeyi pratik edin. Kurs temel terminoloji ve öğrenme görevinin temel hedefleriyle başlar, ardından parametre tahmini, yapı öğrenmesi ve gizli verilerin yönetimi yoluyla ilerler. kurs, grafik modellerinde önceden bir geçmiş gerektirmeyen makine öğrenimi ve veri bilimi ile ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Belirsizlik yapısının nasıl çalıştığını öğrenerek daha akıllı modeller oluşturmaya başlayın.