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Bayesianische Methoden für maschinelles Lernen

BESCHREIBUNG

Die Menschen wenden Bayes'sche Methoden in vielen Bereichen an: von der Spieleentwicklung bis zur Wirkstoffentdeckung. Sie geben vielen Algorithmen für maschinelles Lernen Superkräfte: Umgang mit fehlenden Daten, Extrahieren von viel mehr Informationen aus kleinen Datensätzen. Mit Bayes'schen Methoden können wir auch die Unsicherheit bei Vorhersagen abschätzen, was für Bereiche wie die Medizin wünschenswert ist.
Mit Bayes'schen Methoden können Sie Ihre Modelle hundertfach komprimieren und Hyperparameter automatisch anpassen, wodurch Sie Zeit und Geld sparen.
In sechs Wochen werden wir die Grundlagen der Bayes'schen Methoden diskutieren: von der Definition eines Wahrscheinlichkeitsmodells bis zur Vorhersage daraus. Wir werden sehen, wie man diesen Workflow automatisieren und mit fortschrittlichen Techniken beschleunigen kann.
Wir werden auch Anwendungen von Bayes'schen Methoden für tiefes Lernen sehen und wie man damit neue Bilder erzeugt. Wir werden sehen, wie neue Medikamente, die schwere Krankheiten heilen, mit Bayes'schen Methoden gefunden werden können.

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Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Bayesianische Methoden für maschinelles Lernen - National Research University Higher School of Economics