Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

38%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

24%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado

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

Aprox. 33 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Bayesian OptimizationGaussian ProcessMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Variational Bayesian Methods

Resultados de carreira do aprendiz

38%

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24%

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Prazos flexíveis
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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
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Nível avançado

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

Aprox. 33 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

Universidade HSE

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up82%(3,485 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Introduction to Bayesian methods & Conjugate priors

3 horas para concluir
10 vídeos (Total 57 mín.), 3 leituras, 2 testes
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

Expectation-Maximization algorithm

7 horas para concluir
17 vídeos (Total 168 mín.)
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

Variational Inference & Latent Dirichlet Allocation

2 horas para concluir
11 vídeos (Total 98 mín.)
Semana
4

Semana 4

6 horas para concluir

Markov chain Monte Carlo

6 horas para concluir
11 vídeos (Total 122 mín.)

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem de máquina avançada

Aprendizagem de máquina avançada

Perguntas Frequentes – FAQ

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