この専門講座について

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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.
受講生の就業成果
43%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
17%
昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
上級レベル
約4か月で修了
推奨11時間/週
英語
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この専門講座には3コースあります。

コース1

コース 1

Probabilistic Graphical Models 1: Representation

4.7
1,298件の評価
288件のレビュー
コース2

コース 2

Probabilistic Graphical Models 2: Inference

4.6
449件の評価
68件のレビュー
コース3

コース 3

Probabilistic Graphical Models 3: Learning

4.6
278件の評価
46件のレビュー

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スタンフォード大学(Stanford University)

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。