Chevron Left
Probabilistic Graphical Models 2: Inference(으)로 돌아가기

스탠퍼드 대학교의 Probabilistic Graphical Models 2: Inference 학습자 리뷰 및 피드백

4.6
별점
476개의 평가

강좌 소개

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. This course is the second in a sequence of three. Following the first course, which focused on representation, this course addresses the question of probabilistic inference: how a PGM can be used to answer questions. Even though a PGM generally describes a very high dimensional distribution, its structure is designed so as to allow questions to be answered efficiently. The course presents both exact and approximate algorithms for different types of inference tasks, and discusses where each could best be applied. The (highly recommended) honors track contains two hands-on programming assignments, in which key routines of the most commonly used exact and approximate algorithms are implemented and applied to a real-world problem....

최상위 리뷰

AT

2019년 8월 22일

Just like the first course of the specialization, this course is really good. It is well organized and taught in the best way which really helped me to implement similar ideas for my projects.

AL

2019년 8월 19일

I have clearly learnt a lot during this course. Even though some things should be updated and maybe completed, I would definitely recommend it to anyone whose interest lies in PGMs.

필터링 기준:

Probabilistic Graphical Models 2: Inference의 74개 리뷰 중 1~25

교육 기관: AlexanderV

2020년 3월 9일

교육 기관: Shi Y

2018년 12월 16일

교육 기관: Jonathan H

2017년 8월 3일

교육 기관: Anurag S

2017년 11월 8일

교육 기관: Tianyi X

2018년 2월 23일

교육 기관: Deleted A

2018년 11월 18일

교육 기관: Michael K

2016년 12월 24일

교육 기관: george v

2017년 11월 28일

교육 기관: Kaixuan Z

2018년 12월 4일

교육 기관: Michel S

2018년 7월 14일

교육 기관: Jiaxing L

2016년 11월 27일

교육 기관: Hunter J

2017년 5월 2일

교육 기관: Kuan-Cheng L

2020년 7월 23일

교육 기관: Mahmoud S

2019년 2월 22일

교육 기관: Sergey S

2020년 9월 24일

교육 기관: Chan-Se-Yeun

2018년 1월 30일

교육 기관: Rishi C

2017년 10월 28일

교육 기관: Dat N

2019년 11월 20일

교육 기관: Satish P

2020년 8월 28일

교육 기관: Alfred D

2020년 7월 29일

교육 기관: Ayush T

2019년 8월 23일

교육 기관: Anthony L

2019년 8월 20일

교육 기관: Lik M C

2019년 2월 3일

교육 기관: Orlando D

2017년 3월 12일

교육 기관: Yang P

2017년 5월 29일