Aprendiendo Modelos Gráficos Probabilísticos a partir de Datos

Extraer patrones significativos de datos complejos requiere más que simples estadísticas. Este curso proporciona un camino claro para comprender cómo los Modelos Gráficos Probabilísticos (PGMs) se pueden aprender directamente de los datos para representar relaciones intrincadas entre variables. Adquirirás las habilidades para transformar conjuntos de datos brutos en representaciones probabilísticas estructuradas que se pueden utilizar para la predicción y la toma de decisiones en campos que van desde la medicina hasta la robótica. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de la estimación de parámetros en redes Bayesianas y de Markov. - Aplicar la Estimación de Máxima Verosimilitud y técnicas Bayesianas para aprender de conjuntos de datos completos e incompletos. - Descubrir la estructura de modelos gráficos utilizando algoritmos basados en puntuación y basados en restricciones. - Aprender a manejar variables latentes utilizando enfoques modernos como el algoritmo de Expectation-Maximization. - Practicar la evaluación de la calidad y complejidad del modelo para evitar el sobreajuste en dominios de alta dimensionalidad. El curso comienza con la terminología esencial y los objetivos principales de la tarea de aprendizaje, luego progresa a través de la estimación de parámetros, el aprendizaje de estructuras y el manejo de datos ocultos. Está diseñado para principiantes interesados en machine learning y ciencia de datos, sin requerir conocimientos previos de modelos gráficos. Comienza a construir modelos más inteligentes aprendiendo la estructura de la incertidumbre hoy mismo.