À propos de ce Spécialisation

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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.
Résultats de carrière des étudiants
50 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
20 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau avancé
Approx. 4 mois pour terminer
11 heures/semaine recommandées
Anglais
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Anglais

Cette Spécialisation compte 3 cours

Cours1

Cours 1

Probabilistic Graphical Models 1: Representation

4.7
étoiles
1,294 évaluations
286 avis
Cours2

Cours 2

Probabilistic Graphical Models 2: Inference

4.6
étoiles
447 évaluations
68 avis
Cours3

Cours 3

Probabilistic Graphical Models 3: Learning

4.6
étoiles
277 évaluations
46 avis

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Université de Stanford

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