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고급 단계

Course requires strong background in calculus, linear algebra, probability theory and machine learning.

완료하는 데 약 39시간 필요

권장: 6 weeks of study, 6 hours/week...

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자막: 영어, 한국어
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Course을(를) 수강하는 학습자
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Biostatisticians
  • Researchers
  • Data Engineers

귀하가 습득할 기술

Bayesian OptimizationGaussian ProcessMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Variational Bayesian Methods
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Introduction to Bayesian methods & Conjugate priors

9개 동영상 (총 55분), 1 reading, 2 quizzes
9개의 동영상
Bayesian approach to statistics5m
How to define a model3m
Example: thief & alarm11m
Linear regression10m
Analytical inference3m
Conjugate distributions2m
Example: Normal, precision5m
Example: Bernoulli4m
1개의 읽기 자료
MLE estimation of Gaussian mean10m
2개 연습문제
Introduction to Bayesian methods20m
Conjugate priors12m
2
완료하는 데 6시간 필요

Expectation-Maximization algorithm

17개 동영상 (총 168분), 3 quizzes
17개의 동영상
Probabilistic clustering6m
Gaussian Mixture Model10m
Training GMM10m
Example of GMM training10m
Jensen's inequality & Kullback Leibler divergence9m
Expectation-Maximization algorithm10m
E-step details12m
M-step details6m
Example: EM for discrete mixture, E-step10m
Example: EM for discrete mixture, M-step12m
Summary of Expectation Maximization6m
General EM for GMM12m
K-means from probabilistic perspective9m
K-means, M-step7m
Probabilistic PCA13m
EM for Probabilistic PCA7m
2개 연습문제
EM algorithm8m
Latent Variable Models and EM algorithm10m
3
완료하는 데 2시간 필요

Variational Inference & Latent Dirichlet Allocation

11개 동영상 (총 98분), 2 quizzes
11개의 동영상
Mean field approximation13m
Example: Ising model15m
Variational EM & Review5m
Topic modeling5m
Dirichlet distribution6m
Latent Dirichlet Allocation5m
LDA: E-step, theta11m
LDA: E-step, z8m
LDA: M-step & prediction13m
Extensions of LDA5m
2개 연습문제
Variational inference15m
Latent Dirichlet Allocation15m
4
완료하는 데 5시간 필요

Markov chain Monte Carlo

11개 동영상 (총 122분), 2 quizzes
11개의 동영상
Sampling from 1-d distributions13m
Markov Chains13m
Gibbs sampling12m
Example of Gibbs sampling7m
Metropolis-Hastings8m
Metropolis-Hastings: choosing the critic8m
Example of Metropolis-Hastings9m
Markov Chain Monte Carlo summary8m
MCMC for LDA15m
Bayesian Neural Networks11m
1개 연습문제
Markov Chain Monte Carlo20m
4.6
107개의 리뷰Chevron Right

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Bayesian Methods for Machine Learning의 최상위 리뷰

대학: JGNov 18th 2017

This course is little difficult. But I could find very helpful.\n\nAlso, I didn't find better course on Bayesian anywhere on the net. So I will recommend this if anyone wants to die into bayesian.

대학: LBJun 7th 2019

Excellent course! The perfect balance of clear and relevant material and challenging but reasonable exercises. My only critique would be that one of the lecturers sounds very sleepy.

강사

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Daniil Polykovskiy

Sr. Research Scientist
HSE Faculty of Computer Science
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Alexander Novikov

Researcher
HSE Faculty of Computer Science

국립 연구 고등 경제 대학 정보

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

고급 기계 학습 전문 분야 정보

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
고급 기계 학습

자주 묻는 질문

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  • Course requires strong background in calculus, linear algebra, probability theory and machine learning.

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