Probabilistyczne modele graficzne: rozumowanie i wnioskowanie

Zrozumienie niepewności w złożonych systemach wymaga czegoś więcej niż prostych statystyk; wymaga uporządkowanego sposobu rozumowania na temat powiązanych ze sobą zmiennych.Ten kurs zapewnia jasną ścieżkę do zrozumienia, jak wykonywać wnioskowanie - proces odpowiadania na zapytania i dokonywania prognoz - w ramach probabilistycznych modeli graficznych (PGM). Zmienisz swoje zrozumienie danych, ucząc się obliczać prawdopodobieństwa i znajdować najbardziej prawdopodobne wyjaśnienia w systemach, w których współdziała wiele zmiennych. Pod koniec tego kursu będziesz w stanie wybrać i zastosować odpowiednie strategie wnioskowania, aby rozwiązać problemy w świecie rzeczywistym w dziedzinach od diagnozy medycznej po zautomatyzowane podejmowanie decyzji. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady dokładnego wnioskowania w sieciach Bayesa i Markowa - Zastosuj zmienne algorytmy eliminacji i przekazywania wiadomości do obliczania prawdopodobieństw krańcowych - Ćwicz przybliżone techniki wnioskowania, takie jak Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dla danych wielowymiarowych - Poznaj wnioskowanie wariancyjne jako nowoczesne podejście do obsługi złożonych rozkładów tylnych - Przeanalizuj kompromisy obliczeniowe między różnymi strategiami wnioskowania - Połącz modele graficzne z nowoczesnymi koncepcjami uczenia maszynowego, takimi jak zmienne utajone i głębokie modele generatywne Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji zadań wnioskowania i logiki matematycznej, która za nimi stoi.Następnie przejdziesz przez uporządkowane pisemne wyjaśnienia podstawowych algorytmów, przechodząc od dokładnych metod obliczeń do nowoczesnych technik aproksymacji stosowanych obecnie w przemyśle. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w rozumowaniu probabilistycznym, którzy mają podstawową wiedzę na temat prawdopodobieństwa i chcą opanować logikę automatycznego wnioskowania.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z modelami graficznymi. Zacznij uczyć się, jak rozumować z niepewnością poprzez ustrukturyzowane modele probabilistyczne.