Log-Verosímil en Redes Bayesianas con Datos Faltantes

Trabajar con datos del mundo real a menudo significa encontrar conjuntos de datos incompletos, lo que plantea un desafío significativo para la evaluación de modelos.Este curso proporciona una comprensión fundamental de cómo construir y evaluar modelos probabilísticos incluso cuando falta información. Al final de este curso, estará preparado para comprender y aplicar métodos para calcular la probabilidad de log en redes bayesianas, manejando con confianza escenarios con datos faltantes para construir modelos más robustos. * Comprender los principios fundamentales de la probabilidad y la inferencia bayesiana. * Aprender a construir e interpretar la estructura de las redes bayesianas. * Calcular las puntuaciones de log-verosabilidad para evaluar el ajuste de los modelos de redes bayesianas. * Identificar y categorizar diferentes tipos de mecanismos de datos faltantes. * Aplicar el algoritmo de Maximización de Expectativas (EM) para la estimación de parámetros con datos incompletos. * Analizar las implicaciones de ignorar o manejar incorrectamente los datos faltantes en la evaluación de modelos. * Practicar la evaluación del rendimiento del modelo y la toma de decisiones informadas basadas en la verosimilitud logarítmica. El curso comienza con los conceptos básicos de probabilidad y redes bayesianas, progresando gradualmente a la definición y el cálculo de log-likelihood, y luego profundiza en estrategias prácticas para abordar los datos faltantes, incluyendo el poderoso algoritmo EM, para garantizar una evaluación precisa del modelo. Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia previa en redes bayesianas o estadísticas avanzadas.Todos los conceptos necesarios se introducen desde cero.Comience su viaje para construir modelos probabilísticos más confiables con datos incompletos hoy.