Probabilistic graphical models (PGMs) are a rich framework for encoding probability distributions over complex domains: joint (multivariate) distributions over large numbers of random variables that interact with each other. These representations sit at the intersection of statistics and computer science, relying on concepts from probability theory, graph algorithms, machine learning, and more. They are the basis for the state-of-the-art methods in a wide variety of applications, such as medical diagnosis, image understanding, speech recognition, natural language processing, and many, many more. They are also a foundational tool in formulating many machine learning problems.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Modèles graphiques probabilistes
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Compétences que vous acquerrez
- Algorithms
- Expectation–Maximization (EM) Algorithm
- Graphical Model
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
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Avis
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- 2 stars3,03 %
- 1 star0,67 %
Meilleurs avis pour PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS 3: LEARNING
par MV29 avr. 2020
Great course, especially the programming assignments. Textbook is pretty much necessary for some quizzes, definitely for the final one.
par AK8 nov. 2017
Awesome course... builds intuitive thinking for developing intelligent algorithms...
par LC27 août 2018
Great course, though with the progress of ML/DL, content seems a touch outdated. Would
par WZ5 mars 2017
Excellent course! Everyone interested in PGM should consider!
À propos du Spécialisation Modèles graphiques probabilistes

Foire Aux Questions
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