Log-Likelihood nelle Reti Bayesiane con Dati Mancanti

Lavorare con dati del mondo reale spesso significa incontrare dataset incompleti, che pongono una sfida significativa per la valutazione del modello. Questo corso fornisce una comprensione fondamentale di come costruire e valutare modelli probabilistici anche quando le informazioni sono mancanti. Alla fine di questo corso, sarai in grado di comprendere e applicare metodi per calcolare la log-verosimiglianza nelle reti bayesiane, gestendo con sicurezza scenari con dati mancanti per costruire modelli più robusti. Questo corso ti insegnerà a: * Comprendere i principi fondamentali della probabilità e dell'inferenza bayesiana. * Imparare a costruire e interpretare la struttura delle reti bayesiane. * Calcolare i punteggi di log-verosimiglianza per valutare l'adattamento dei modelli di rete bayesiana. * Identificare e categorizzare diversi tipi di meccanismi di dati mancanti. * Applicare l'algoritmo Expectation-Maximization (EM) per la stima dei parametri con dati incompleti. * Analizzare le implicazioni dell'ignorare o gestire impropriamente i dati mancanti nella valutazione del modello. * Esercitarsi nella valutazione delle prestazioni del modello e nel prendere decisioni informate basate sulla log-verosimiglianza. Il corso inizia con i concetti fondamentali della probabilità e delle reti bayesiane, progredendo gradualmente verso la definizione e il calcolo della log-verosimiglianza. Successivamente, approfondisce strategie pratiche per affrontare i dati mancanti, incluso il potente algoritmo EM, per garantire una valutazione accurata del modello. Questo corso è pensato per principianti assoluti senza alcuna esperienza pregressa in reti bayesiane o statistica avanzata. Tutti i concetti necessari sono introdotti da zero. Inizia oggi il tuo viaggio per costruire modelli probabilistici più affidabili con dati incompleti.