Templat:Religion and spirituality Templat.

Membuat pengertian ketidakpastian dalam sistem yang kompleks membutuhkan lebih dari statistik sederhana; itu membutuhkan cara terstruktur untuk berpikir tentang variabel yang saling terhubung. Kursus ini memberikan jalan yang jelas untuk memahami bagaimana melakukan inferensi – proses menjawab pertanyaan dan membuat prediksi – dalam kerangka Probabilistic Graphical Models (PGMs). Anda akan mengubah pemahaman Anda tentang data dengan belajar bagaimana menghitung probabilitas dan menemukan penjelasan yang paling mungkin dalam sistem di mana banyak variabel berinteraksi. Pada akhir kursus ini, Anda akan dapat memilih dan menerapkan strategi inferensi yang tepat untuk memecahkan masalah dunia nyata dalam bidang mulai dari diagnosis medis hingga pengambilan keputusan otomatis. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti prinsip inti dari inferensi tepat dalam jaringan Bayesian dan Markov - Terapkan eliminasi variabel dan algoritma pengiriman pesan untuk menghitung probabilitas marginal - Praktik teknik inferensi aproksimasi seperti Markov Chain Monte Carlo (MCMC) untuk data berdimensi tinggi - Mengeksplorasi inferensi variasional sebagai pendekatan modern untuk menangani distribusi posterior kompleks - Menganalisis perhitungan trade-off antara strategi inferensi yang berbeda - Sambungkan model grafis ke konsep pembelajaran mesin modern seperti variabel laten dan model generatif dalam Kursus ini dimulai dengan definisi dasar tugas inferensi dan logika matematika di baliknya. Anda akan maju melalui penjelasan tertulis terstruktur dari algoritma inti, beralih dari metode perhitungan yang tepat ke teknik aproksimasi modern yang digunakan di industri saat ini. Kursus ini dirancang untuk pemula dalam penalaran probabilistik yang memiliki pemahaman dasar tentang probabilitas dan ingin menguasai logika di balik inferensi otomatis. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan model grafis. Mulai belajar bagaimana berpikir dengan ketidakpastian melalui model probabilistik terstruktur.