Вероятностные графовые модели

Вероятностные графовые модели представляют собой мощную структуру для представления сложных областей знаний с использованием распределений вероятностей, с многочисленными приложениями в машинном обучении, компьютерном зрении, обработке естественного языка и вычислительной биологии. Графовые модели объединяют теорию…

About this course

Данный курс является переводом на русский язык вместе с некоторой переработкой Стэнфордского курса Probabilistic Graphical Models

 https://ermongroup.github.io/cs228-notes/

Целью курса является развитие знаний и навыков, необходимых для разработки, внедрения и применения вероятностных графовых моделей для решения реальных задач. Курс охватывает: (1) байесовские сети, неориентированные графовые модели; (2) точные и приближенные методы вывода; (3) оценку параметров и структуры графовых моделей.

Who is this course for

Студенты математических отделений вузов; лица, интересующиеся машинным обучением и его применением на практике.

Знание основ теории вероятностей, математической статистики, теории графов.

Meet the Instructors

Course content

loading...
Free

Share this course