डेटा से संभाव्य ग्राफिकल मॉडल सीखना

जटिल डेटा से सार्थक पैटर्न निकालना सरल आँकड़ों से कहीं अधिक की आवश्यकता है। यह पाठ्यक्रम इस बात को समझने का एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है कि कैसे संभाव्य ग्राफिकल मॉडल (PGMs) को सीधे डेटा से सीखा जा सकता है ताकि चर के बीच जटिल संबंधों का प्रतिनिधित्व किया जा सके। आप कच्चे डेटासेट को संरचित संभाव्य अभ्यावेदन में बदलने के कौशल हासिल करेंगे जिनका उपयोग चिकित्सा से लेकर रोबोटिक्स तक के क्षेत्रों में भविष्यवाणी और निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। आप क्या सीखेंगे: - बायेसियन और मार्कोव नेटवर्क में पैरामीटर अनुमान के मौलिक सिद्धांतों को समझें। - पूर्ण और अपूर्ण डेटासेट से सीखने के लिए अधिकतम संभावना अनुमान और बायेसियन तकनीकों को लागू करें। - स्कोर-आधारित और बाधा-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करके ग्राफिकल मॉडल की संरचना की खोज करें। - अपेक्षा-अधिकतमकरण एल्गोरिथम जैसे आधुनिक दृष्टिकोणों का उपयोग करके अव्यक्त चर को संभालना सीखें। - उच्च-आयामी डोमेन में ओवरफिटिंग से बचने के लिए मॉडल की गुणवत्ता और जटिलता का मूल्यांकन करने का अभ्यास करें। पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली और सीखने के कार्य के मुख्य लक्ष्यों से शुरू होता है, फिर पैरामीटर अनुमान, संरचना सीखने और छिपे हुए डेटा को संभालने के माध्यम से आगे बढ़ता है। यह मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में रुचि रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके लिए ग्राफिकल मॉडल में कोई पूर्व पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है। आज ही अनिश्चितता की संरचना सीखकर स्मार्ट मॉडल बनाना शुरू करें।