Panimula sa mga Grap sa mga Bayesian Network gamit ang Python

Ang mga probabilistic graphical model ay nasa puso ng modernong artificial intelligence, ngunit hindi mo maaaring itayo ang mga ito nang walang matibay na pag-unawa sa pinagbabatayan na matematika. Ang kursong ito ay nag-uugnay sa agwat sa pagitan ng abstract na teorya ng grap at praktikal na implementasyon, na nagbibigay sa iyo ng eksaktong pundasyong konseptwal na kinakailangan upang gumana sa mga Bayesian network. Magsisimula ka sa pangunahing terminolohiya ng directed acyclic graph bago lumipat sa mga kumplikadong configuration ng network. Sa pamamagitan ng pagbabasa sa mga malinaw na paliwanag at pagsusuri ng mga naka-istrukturang snippet ng code, matututunan mo kung paano katawanin, i-query, at pag-isipan ang kawalan ng katiyakan gamit ang mga naka-istrukturang grap. Tinitiyak ng programang ito na nakabatay sa teksto na mamaster mo ang mahalagang matematika at mga pattern sa pagprograma na ginagamit ng mga practitioner ng data ngayon. Ano ang iyong matututunan: - Unawain ang mga terminolohiya sa pundasyon ng teorya ng grap kabilang ang mga node, edge, parent, at child - Tukuyin at suriin ang mga pangunahing configuration ng network tulad ng mga chain, fork, at collider - Ilapat ang mga prinsipyo ng d-separation upang matukoy ang kondisyonal na kalayaan sa isang network - Mag-implement ng mga istruktura ng grap at mga pamamahagi ng posibilidad gamit ang mga modernong library ng Python - Sundan kung paano dumadaloy ang impormasyon sa isang Bayesian network upang makagawa ng mga probabilistic na hinuha - Magsanay sa pagsasalin ng mga sitwasyon ng pag-asa sa totoong mundo sa mga naka-istrukturang directed acyclic graph Nagsisimula ang kurso sa mga mahahalagang kahulugan ng mga istruktura ng grap at mga pangunahing kaalaman sa posibilidad, na tinitiyak na mayroon kang matibay na pag-unawa sa mga pangunahing konsepto. Mula doon, tuklasin mo kung paano pinamamahalaan ng mga istrukturang ito ang mga pagpapalagay ng kalayaan at kung paano katawanin ang mga ito sa programa sa Python. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula sa probabilistic machine learning, mga data scientist na naghahanap upang palakasin ang kanilang mga teoretikal na pundasyon, at mga programmer ng Python na nag-uusisa tungkol sa mga graphical model. Walang kinakailangang paunang karanasan sa mga Bayesian network, bagaman ang pangunahing pamilyar sa mga variable at function ng Python ay nakatutulong. Magsimulang magbasa ngayon upang i-unlock ang kapangyarihan ng mga probabilistic graphical model sa iyong workflow sa data science.