Probabilistic Graphical Models 2: Inference

Probabilistic Graphical Models 2: Inference

Curso
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Inglês
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Fonte
  • De www.coursera.org
CONDIÇÕES
  • Individualizado
  • Acesso livre
  • Certificado pago
Mais informações
  • 5 sequências
  • Advanced Level

Their employees are learning daily with Edflex

  • Safran
  • Air France
  • TotalEnergies
  • Generali
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Detalhes do curso

Programa de Estudos

  • Week 1 - Inference Overview
    This module provides a high-level overview of the main types of inference tasks typically encountered in graphical models: conditional probability queries, and finding the most likely assignment (MAP inference).
  • Week 1 - Variable Elimination
    This module presents the simplest algorithm for exact inference in graphical models: variable elimination. We describe the algorithm, and analyze its complexity in terms of properties of the graph structure.
  • Week 2 - Belief Propagation Algorithms
    This module describes an alternative view of exact inference in graphical models: that of message passing between clusters each of which encodes a factor over a subset of variables. This framework provides a basis for a variety of exact and approximate inferen...
  • Week 3 - MAP Algorithms
    This module describes algorithms for finding the most likely assignment for a distribution encoded as a PGM (a task known as MAP inference). We describe message passing algorithms, which are very similar to the algorithms for computing conditional probabilitie...
  • Week 4 - Sampling Methods
    In this module, we discuss a class of algorithms that uses random sampling to provide approximate answers to conditional probability queries. Most commonly used among these is the class of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms, which includes the simple G...
  • Week 4 - Inference in Temporal Models
    In this brief lesson, we discuss some of the complexities of applying some of the exact or approximate inference algorithms that we learned earlier in this course to dynamic Bayesian networks.
  • Week 5 - Inference Summary
    This module summarizes some of the topics that we covered in this course and discusses tradeoffs between different algorithms. It also includes the course final exam.

Pré-requisito

Nenhum.

Instrutores

Daphne Koller
Professor
School of Engineering

Editor

A Leland Stanford Junior University, mais conhecida como Stanford University, é uma universidade privada americana situada em Silicon Valley, a sul de São Francisco.

O seu lema é "Die Luft der Freiheit weht", que significa "O vento da liberdade sopra".

Classificada entre as melhores universidades do mundo na maioria dos rankings internacionais, goza de grande prestígio.

Plataforma

A Coursera é uma empresa digital que oferece um curso on-line massivo e aberto, fundado pelos professores de computação Andrew Ng e Daphne Koller Stanford University, localizado em Mountain View, Califórnia.

O Coursera trabalha com as melhores universidades e organizações para disponibilizar alguns dos seus cursos on-line e oferece cursos em várias disciplinas, incluindo: física, engenharia, humanidades, medicina, biologia, ciências sociais, matemática, negócios, ciência da computação, marketing digital, ciência de dados. e outros assuntos.Cours

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