Bu Kurs Cousera İşbirliği İle Düzenlenmektedir.
Olasılıksal grafik modelleri (PGM'ler), karmaşık alanlar üzerindeki olasılık dağılımlarını kodlamak için zengin bir çerçevedir: birbirleriyle etkileşime giren çok sayıda rastgele değişken üzerindeki ortak (çok değişkenli) dağılımlar.
Eğitimlere katılım için belirli bir gün ve saat sınırlaması yoktur. Dilediğiniz yer ve zamanda, internete bağlı olduğunuz tüm cihazlardan (tablet, telefon ve bilgisayar vs.) takip edebilirsiniz.
FORMAT
%100 Online
EĞİTİM SÜRESİ
3960 dk
EĞİTİM DİLİ
İngilizce
(Türkçe Alt Yazılı)
Olasılıksal grafik modelleri (PGM'ler), karmaşık alanlar üzerindeki olasılık dağılımlarını kodlamak için zengin bir çerçevedir: birbirleriyle etkileşime giren çok sayıda rastgele değişken üzerindeki ortak (çok değişkenli) dağılımlar. Bu temsiller, olasılık teorisi, grafik algoritmaları, makine öğrenimi ve daha fazlasından kavramlara dayanarak istatistik ve bilgisayar biliminin kesiştiği noktada yer alır. Tıbbi teşhis, görüntü anlama, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve çok daha fazlası gibi çok çeşitli uygulamalarda en gelişmiş yöntemlerin temelini oluştururlar. Ayrıca birçok makine öğrenimi probleminin formüle edilmesinde temel bir araçtır. Bu eğitim üç derslik bir dizinin ilkidir. İki temel PGM temsilini açıklamaktadır: Yönlendirilmiş bir grafiğe dayanan Bayesian Ağları ve yönlendirilmemiş bir graf kullanan Markov ağları. Ders, bu gösterimlerin hem teorik özelliklerini hem de pratikteki kullanımlarını tartışmaktadır. (Şiddetle tavsiye edilen) onur programı, bazı gerçek dünya problemlerinin nasıl temsil edileceğine dair birkaç uygulamalı ödev içermektedir. Ders ayrıca, temel PGM temsilinin ötesinde, daha karmaşık modellerin kompakt bir şekilde kodlanmasına olanak tanıyan bazı önemli uzantıları da sunmaktadır.
Öğrenci geri bildirimleri
Yorumlar ({{commentDetail.total_comments_count}})
{{comment.user_name}}
{{answer.user_name}}