Spezialisierung auf probabilistische grafische Modelle

Beschreibung

Probabilistische grafische Modelle (PGMs) sind ein umfassendes Framework für die Codierung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen über komplexe Domänen: gemeinsame (multivariate) Verteilungen über eine große Anzahl von Zufallsvariablen, die miteinander interagieren. Diese Darstellungen befinden sich an der Schnittstelle von Statistik und Informatik und stützen sich auf Konzepte aus der Wahrscheinlichkeitstheorie, Graphalgorithmen, maschinellem Lernen und mehr. Sie sind die Grundlage für die neuesten Methoden in einer Vielzahl von Anwendungen, wie z. B. medizinische Diagnose, Bildverständnis, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und vieles mehr. Sie sind auch ein grundlegendes Werkzeug bei der Formulierung vieler Probleme des maschinellen Lernens.