Probabilistic Graphical Models 3: Learning

Stanford University via Coursera

Resumen

Adéntrate en el complejo mundo de los modelos gráficos probabilísticos (PGM) con Probabilistic Graphical Models 3: Learning, un curso integral ofrecido a través de Coursera por la Universidad de Stanford. Los PGM proporcionan un marco sofisticado para representar distribuciones de probabilidad en dominios intrincados, permitiendo el modelado de distribuciones conjuntas sobre numerosas variables que muestran interconexión. Este curso avanzado se encuentra en la intersección de estadísticas y ciencias de la computación, incorporando elementos de teoría de probabilidad, algoritmos de gráficos, aprendizaje automático y más, para ampliar los límites de aplicaciones en campos como diagnóstico médico, comprensión de imágenes, reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural. Como la tercera entrega de una serie, este curso se centra en el aspecto de aprendizaje de los PGM, abordando los desafíos cruciales de la estimación de parámetros dentro de modelos dirigidos y no dirigidos, junto con el esfuerzo de aprendizaje de estructura en modelos dirigidos. Destacando dos asignaciones prácticas de programación para la pista de honores altamente recomendada, los participantes obtendrán experiencia práctica implementando y aplicando rutinas centrales de algoritmos de aprendizaje populares para abordar problemas del mundo real. Ideal para individuos interesados en explorar inteligencia artificial, aprendizaje automático, análisis de datos y programación, este curso ilumina el camino para dominar una herramienta clave en la formulación de problemas avanzados de aprendizaje automático.