このコースについて
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次における7の3コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

上級レベル

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

約39時間で修了

推奨:6 weeks of study, 6 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語
User
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Biostatisticians
  • Researchers
  • Data Engineers

習得するスキル

Bayesian OptimizationGaussian ProcessMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Variational Bayesian Methods
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シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Introduction to Bayesian methods & Conjugate priors

9件のビデオ (合計55分), 1 reading, 2 quizzes
9件のビデオ
Bayesian approach to statistics5 分
How to define a model3 分
Example: thief & alarm11 分
Linear regression10 分
Analytical inference3 分
Conjugate distributions2 分
Example: Normal, precision5 分
Example: Bernoulli4 分
1件の学習用教材
MLE estimation of Gaussian mean10 分
2の練習問題
Introduction to Bayesian methods20 分
Conjugate priors12 分
2
6時間で修了

Expectation-Maximization algorithm

17件のビデオ (合計168分), 3 quizzes
17件のビデオ
Probabilistic clustering6 分
Gaussian Mixture Model10 分
Training GMM10 分
Example of GMM training10 分
Jensen's inequality & Kullback Leibler divergence9 分
Expectation-Maximization algorithm10 分
E-step details12 分
M-step details6 分
Example: EM for discrete mixture, E-step10 分
Example: EM for discrete mixture, M-step12 分
Summary of Expectation Maximization6 分
General EM for GMM12 分
K-means from probabilistic perspective9 分
K-means, M-step7 分
Probabilistic PCA13 分
EM for Probabilistic PCA7 分
2の練習問題
EM algorithm8 分
Latent Variable Models and EM algorithm10 分
3
2時間で修了

Variational Inference & Latent Dirichlet Allocation

11件のビデオ (合計98分), 2 quizzes
11件のビデオ
Mean field approximation13 分
Example: Ising model15 分
Variational EM & Review5 分
Topic modeling5 分
Dirichlet distribution6 分
Latent Dirichlet Allocation5 分
LDA: E-step, theta11 分
LDA: E-step, z8 分
LDA: M-step & prediction13 分
Extensions of LDA5 分
2の練習問題
Variational inference15 分
Latent Dirichlet Allocation15 分
4
5時間で修了

Markov chain Monte Carlo

11件のビデオ (合計122分), 2 quizzes
11件のビデオ
Sampling from 1-d distributions13 分
Markov Chains13 分
Gibbs sampling12 分
Example of Gibbs sampling7 分
Metropolis-Hastings8 分
Metropolis-Hastings: choosing the critic8 分
Example of Metropolis-Hastings9 分
Markov Chain Monte Carlo summary8 分
MCMC for LDA15 分
Bayesian Neural Networks11 分
1の練習問題
Markov Chain Monte Carlo20 分
4.6
107件のレビューChevron Right

50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

36%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

Bayesian Methods for Machine Learning からの人気レビュー

by 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.

by 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.

講師

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Daniil Polykovskiy

Sr. Research Scientist
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Alexander Novikov

Researcher
HSE Faculty of Computer Science

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics)について

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...

上級機械学習専門講座について

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....
上級機械学習

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

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

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