Probabilistic Graphical Models: Mantık ve Sonuç

Karmaşık sistemlerde belirsizliği anlamak için basit istatistikten fazlası gerekiyor; birbirine bağlı değişkenler hakkında mantık yürütmenin yapılmış bir yolu gerekiyor. Bu ders, olasılıksal grafik modelleri (PGM) çerçevesinde çıkarım yapmanın - sorgulara cevap verme ve tahmin yapma süreci - nasıl yapılacağını anlamaya açık bir yol sağlar. Olasılıkları nasıl hesaplayacağınızı öğrenerek ve çok değişkenin etkileşimde olduğu sistemlerde en olası açıklamaları bularak veri anlayışınızı dönüştüreceksiniz. Bu dersin sonunda, tıbbi teşhisden otomatik karar vermeye kadar çeşitli alanlarda gerçek dünya sorunlarını çözmek için doğru çıkarım stratejilerini seçip uygulayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Bayes ve Markov ağlarında kesin çıkarımın temel ilkelerini anlamak - Değişken çıkarma ve mesaj aktarma algoritmalarını marjinal olasılıkları hesaplamak için uygulayın - Yüksek boyutlu veri için Markov Chain Monte Carlo (MCMC) gibi yaklaşım tekniklerini uygulayın - Karmaşık arka dağılımları ele almak için modern bir yaklaşım olarak varyasyonel çıkarımı keşfedin - Farklı çıkarım stratejileri arasındaki hesaplama ticaretini analiz edin - Grafik modelleri, gizli değişkenler ve derin üretken modeller gibi modern makine öğrenimi kavramlarına bağlayın Ders, çıkarımsal görevlerin temel tanımlarıyla ve bunların arkasındaki matematiksel mantıkla başlar. Ardından, temel algoritmaların yapılmış yazılı açıklamaları yoluyla ilerleyerek, kesin hesaplama yöntemlerinden bugün endüstride kullanılan çağdaş yaklaşım tekniklerine geçeceksiniz. Bu ders, olasılık kuramının temellerini bilen ve otomatik çıkarımların arkasındaki mantığı öğrenmek isteyen olasılıklı mantıkta yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Grafik modellerle ilgili önceden bir deneyim gerekmez. Belirsizlikle nasıl mantık kurabileceğinizi öğrenmeye başlayın. Yapısız olasılık modelleri aracılığıyla.