Об этом курсе

Недавно просмотрено: 149,416

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
Субтитры: Английский, Корейский

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
Субтитры: Английский, Корейский

от партнера

Логотип Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up83%(2,373 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

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Продвинутое машинное обучение

Часто задаваемые вопросы

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

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

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.