Probabilistic Graphical Models 3: Learning

Stanford University via Coursera

Aperçu

Plongez dans le monde complexe des modèles graphiques probabilistes (PGMs) avec Probabilistic Graphical Models 3: Learning, un cours complet proposé par l'Université Stanford via Coursera. Les PGMs offrent un cadre sophistiqué pour représenter les distributions de probabilité à travers des domaines complexes, permettant la modélisation de distributions conjointes sur de nombreuses variables qui présentent de l'interconnectivité. Ce cours avancé se situe à la croisée des chemins entre la statistique et l'informatique, intégrant des éléments issus de la théorie des probabilités, des algorithmes graphiques, de l'apprentissage automatique et au-delà pour repousser les limites des applications dans des domaines tels que le diagnostic médical, la compréhension d'images, la reconnaissance vocale, et le traitement du langage naturel. En tant que troisième volet d'une série, ce cours se concentre sur l'aspect apprentissage des PGMs, abordant les défis cruciaux de l'estimation des paramètres au sein des modèles dirigés et non dirigés, ainsi que la quête de l'apprentissage de la structure dans les modèles dirigés. Mettant en avant deux devoirs de programmation pratiques pour la voie d'honneur fortement recommandée, les participants acquerront une expérience pratique en implémentant et en appliquant les routines de base des algorithmes d'apprentissage populaires pour résoudre des problèmes réels. Idéal pour les individus désireux d'explorer l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'analyse de données et la programmation, ce cours ouvre la voie à la maîtrise d'un outil clé dans la formulation de problèmes avancés d'apprentissage automatique.