이 전문 분야 정보

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Probabilistic graphical models (PGMs) are a rich framework for encoding probability distributions over complex domains: joint (multivariate) distributions over large numbers of random variables that interact with each other. These representations sit at the intersection of statistics and computer science, relying on concepts from probability theory, graph algorithms, machine learning, and more. They are the basis for the state-of-the-art methods in a wide variety of applications, such as medical diagnosis, image understanding, speech recognition, natural language processing, and many, many more. They are also a foundational tool in formulating many machine learning problems.
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영어
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이 전문 분야에는 3개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Probabilistic Graphical Models 1: Representation

4.7
별점
1,292개의 평가
286개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Probabilistic Graphical Models 2: Inference

4.6
별점
446개의 평가
68개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Probabilistic Graphical Models 3: Learning

4.6
별점
276개의 평가
45개의 리뷰

제공자:

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스탠퍼드 대학교

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