Об этом курсе

Недавно просмотрено: 100,147

Карьерные результаты учащихся

50%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

36%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень

Course requires strong background in calculus, linear algebra, probability theory and machine learning.

Прибл. 32 часа на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Bayesian OptimizationGaussian ProcessMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Variational Bayesian Methods

Карьерные результаты учащихся

50%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

36%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень

Course requires strong background in calculus, linear algebra, probability theory and machine learning.

Прибл. 32 часа на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up83%(2,929 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Introduction to Bayesian methods & Conjugate priors

2 ч. на завершение
10 видео ((всего 57 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
Think bayesian & Statistics review7мин
Bayesian approach to statistics5мин
How to define a model3мин
Example: thief & alarm11мин
Linear regression10мин
Analytical inference3мин
Conjugate distributions2мин
Example: Normal, precision5мин
Example: Bernoulli4мин
2 материала для самостоятельного изучения
About the University10мин
MLE estimation of Gaussian mean10мин
2 практических упражнения
Introduction to Bayesian methods30мин
Conjugate priors30мин
Неделя
2

Неделя 2

7 ч. на завершение

Expectation-Maximization algorithm

7 ч. на завершение
17 видео ((всего 168 мин.))
17 видео
Probabilistic clustering6мин
Gaussian Mixture Model10мин
Training GMM10мин
Example of GMM training10мин
Jensen's inequality & Kullback Leibler divergence9мин
Expectation-Maximization algorithm10мин
E-step details12мин
M-step details6мин
Example: EM for discrete mixture, E-step10мин
Example: EM for discrete mixture, M-step12мин
Summary of Expectation Maximization6мин
General EM for GMM12мин
K-means from probabilistic perspective9мин
K-means, M-step7мин
Probabilistic PCA13мин
EM for Probabilistic PCA7мин
2 практических упражнения
EM algorithm30мин
Latent Variable Models and EM algorithm30мин
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

Variational Inference & Latent Dirichlet Allocation

2 ч. на завершение
11 видео ((всего 98 мин.))
11 видео
Mean field approximation13мин
Example: Ising model15мин
Variational EM & Review5мин
Topic modeling5мин
Dirichlet distribution6мин
Latent Dirichlet Allocation5мин
LDA: E-step, theta11мин
LDA: E-step, z8мин
LDA: M-step & prediction13мин
Extensions of LDA5мин
2 практических упражнения
Variational inference15мин
Latent Dirichlet Allocation15мин
Неделя
4

Неделя 4

6 ч. на завершение

Markov chain Monte Carlo

6 ч. на завершение
11 видео ((всего 122 мин.))
11 видео
Sampling from 1-d distributions13мин
Markov Chains13мин
Gibbs sampling12мин
Example of Gibbs sampling7мин
Metropolis-Hastings8мин
Metropolis-Hastings: choosing the critic8мин
Example of Metropolis-Hastings9мин
Markov Chain Monte Carlo summary8мин
MCMC for LDA15мин
Bayesian Neural Networks11мин
1 практическое упражнение
Markov Chain Monte Carlo30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе BAYESIAN METHODS FOR MACHINE LEARNING

Посмотреть все отзывы

Специализация Продвинутое машинное обучение: общие сведения

Продвинутое машинное обучение

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.