קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת במודלים גרפיים הסתברותיים של גוגל ואוניברסיטת סטנפורד

מודלים גרפיים הסתברותיים 1: ייצוג

• קורס 1 • 66 שעות • 4.6 (1,431 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמד

מודלים גרפיים הסתברותיים (PGMs) הם מסגרת עשירה לקידוד התפלגויות הסתברותיות על פני תחומים מורכבים: התפלגויות משולבות (רב-משתניות) על פני מספר גדול של משתנים אקראיים האינטראקטים זה עם זה. הייצוגים הללו נמצאים בצומת של סטטיסטיקה ומדעי המחשב, והם נשענים על מושגים מתיאוריה של הסתברות, אלגוריתמים של גרפים, למידת מכונה ועוד. הם מהווים את הבסיס לשיטות המתקדמות ביותר במגוון רחב של יישומים, כגון אבחון רפואי, הבנת תמונות, זיהוי דיבור, עיבוד שפה טבעית ועוד, ועוד. הם גם כלי יסוד בניסוח בעיות רבות בלמידת מכונה.

קורס זה הוא הראשון בסדרה של שלושה. הוא מתאר את שני הייצוגים הבסיסיים של PGM: רשתות בייסיאניות, התלויות בגרף ממוין; ורשתות מרקוב, המשתמשות בגרף שאינו ממוין. הקורס עוסק כאילו בתכונות התיאורטיות של הייצוגים הללו וכיצד הם מתבצע בפועל. המסלול המורחב (מומלץ מאוד) כולל מספר מטלות מעשיות כיצד לייצג בעיות מהמציאות. הקורס יוצג גם כמה הרחבות חשובות מעבר לייצוג הבסיסי של PGM, המאפשרות לקודד מודלים מורכבים בצורה קומפקטית.

מיומנויות שתשיג

• קטגוריה: רשת בייסיאנית
• רשת בייסיאנית
• קטגוריה: מודל גרפי
• מודל גרפי
• קטגוריה: שדה רנדומלי מרקובי
• שדה רנדומלי מרקובי

מודלים גרפיים הסתברותיים 2: אינפרנציה

• קורס 2 • 38 שעות • 4.6 (484 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמד

מודלים גרפיים הסתברותיים (PGMs) הם מסגרת עשירה לקידוד התפלגויות הסתברותיות על פני תחומים מורכבים: התפלגויות משולבות (רב-משתניות) על פני מספר גדול של משתנים אקראיים האינטראקטים זה עם זה. הייצוגים הללו נמצאים בצומת של סטטיסטיקה ומדעי המחשב, והם נשאנין על מושגים מתיאוריה של הסתברות, אלגוריתמים של גרפים, למידת מכונה ועוד. הם מהווים את הבסיס לשיטות המתקדמות ביותר במגוון רחב של יישומים, כגון אבחון רפואי, הבנת תמונות, זיהוי דיבור, עיבוד שפה טבעית ועוד, ועוד.

קורס זה הוא השני בסדרה של שלושה. לאחר הקורס הראשון, שהתמקד בייצוג, קורס זה עוסק בשאלה של אינפרנציה הסתברותית: איך PGM יכול לשמש למענה על שאלות. למרות שמודלי PGM בדרך כלל מתארים התפלגות בעלת מימד גבוה מאוד, המבנה שלהם מעוצב כך שהשאלות יוכלו להתבצע ביעילות. הקורס מציג אלגוריתמים מדויקים וקרובים מסוגים שונים של מטלות אינפרנציה, ודן היכן ניתן ליישם כל אחד מהם בצורה הטובה ביותר. המסלול המורחב (מומלץ מאוד) כולל שתי מטלות תכנות מעשיות, שבהן ממומש ומוחל על בעיות אמיתיות מפתחי פקודות של האלגוריתמים המדויקים והקרובים הנפוצים ביותר.

מיומנויות שתשיג

• קטגוריה: אינפרנציה
• אינפרנציה
• קטגוריה: דגימת גיבס
• דגימת גיבס
• קטגוריה: מונטה קרלו עם שרשראות מרקוב (MCMC)
• מונטה קרלו עם שרשראות מרקוב (MCMC)
• קטגוריה: הפצת אמון
• הפצת אמון

מודלים גרפיים הסתברותיים 3: למידה

• קורס 3 • 66 שעות • 4.6 (298 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמד

מודלים גרפיים הסתברותיים (PGMs) הם מסגרת עשירה לקידוד התפלגויות הסתברותיות על פני תחומים מורכבים: התפלגויות משולבות (רב-משתניות) על פני מספר גדול של משתנים אקראיים האינטראקטים זה עם זה. הייצוגים הללו נמצאים בצומת של סטטיסטיקה ומדעי המחשב, והם נשענים על מושגים מתיאוריה של הסתברות, אלגוריתמים של גרפים, למידת מכונה ועוד. הם מהווים את הבסיס לשיטות המתקדמות ביותר במגוון רחב של יישומים, כגון אבחון רפואי, הבנת תמונות, זיהוי דיבור, עיבוד שפה טבעית ועוד, ועוד.

קורס זה הוא השלישי בסדרה של שלושה. לאחר הקורס הראשון, שהתמקד בייצוג, והשני, שהתמקד באינפרנציה, קורס זה עוסק בשאלה של למידה: איך ניתן ללמוד PGM מקבוצת דוגמאות. הקורס דן בבעיות המרכזיות של הערכת פרמטרים במודלים ממוניים ואחרים, כמו גם את משימת למידת המבנה עבור מודלים ממוניים. המסלול המורחב (מומלץ מאוד) כולל שתי מטלות תכנות מעשיות, שבהן ממומש ומוחל על בעיות אמיתיות שתי משימות מפתח של שני האלגוריתמים הנפוצים בשימוש בלמידה.

מיומנויות שתשיג

• קטגוריה: אלגוריתמים
• אלגוריתמים
• קטגוריה: אלגוריתם ציפייה–מקסימיזציה (EM)
• אלגוריתם ציפייה–מקסימיזציה (EM)
• קטגוריה: מודל גרפי
• מודל גרפי
• קטגוריה: שדה רנדומלי מרקובי
• שדה רנדומלי מרקובי