Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

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

Aprox. 39 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 6 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

Habilidades que você terá

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

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

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Nível avançado

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

Aprox. 39 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 6 hours/week...

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

Introduction to Bayesian methods & Conjugate priors

9 vídeos (Total 55 mín.), 1 leitura, 2 testes
9 videos
Bayesian approach to statistics5min
How to define a model3min
Example: thief & alarm11min
Linear regression10min
Analytical inference3min
Conjugate distributions2min
Example: Normal, precision5min
Example: Bernoulli4min
1 leituras
MLE estimation of Gaussian mean10min
2 exercícios práticos
Introduction to Bayesian methods20min
Conjugate priors12min
Semana
2
6 horas para concluir

Expectation-Maximization algorithm

17 vídeos (Total 168 mín.), 3 testes
17 videos
Probabilistic clustering6min
Gaussian Mixture Model10min
Training GMM10min
Example of GMM training10min
Jensen's inequality & Kullback Leibler divergence9min
Expectation-Maximization algorithm10min
E-step details12min
M-step details6min
Example: EM for discrete mixture, E-step10min
Example: EM for discrete mixture, M-step12min
Summary of Expectation Maximization6min
General EM for GMM12min
K-means from probabilistic perspective9min
K-means, M-step7min
Probabilistic PCA13min
EM for Probabilistic PCA7min
2 exercícios práticos
EM algorithm8min
Latent Variable Models and EM algorithm10min
Semana
3
2 horas para concluir

Variational Inference & Latent Dirichlet Allocation

11 vídeos (Total 98 mín.), 2 testes
11 videos
Mean field approximation13min
Example: Ising model15min
Variational EM & Review5min
Topic modeling5min
Dirichlet distribution6min
Latent Dirichlet Allocation5min
LDA: E-step, theta11min
LDA: E-step, z8min
LDA: M-step & prediction13min
Extensions of LDA5min
2 exercícios práticos
Variational inference15min
Latent Dirichlet Allocation15min
Semana
4
5 horas para concluir

Markov chain Monte Carlo

11 vídeos (Total 122 mín.), 2 testes
11 videos
Sampling from 1-d distributions13min
Markov Chains13min
Gibbs sampling12min
Example of Gibbs sampling7min
Metropolis-Hastings8min
Metropolis-Hastings: choosing the critic8min
Example of Metropolis-Hastings9min
Markov Chain Monte Carlo summary8min
MCMC for LDA15min
Bayesian Neural Networks11min
1 exercício prático
Markov Chain Monte Carlo20min
4.6
102 avaliaçõesChevron Right

60%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

36%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Principais avaliações do Bayesian Methods for Machine Learning

por 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.

por 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.

Instrutores

Avatar

Daniil Polykovskiy

Sr. Research Scientist
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Alexander Novikov

Researcher
HSE Faculty of Computer Science

Sobre National Research University Higher School of Economics

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...

Sobre o Programa de cursos integrados Aprendizagem de máquina avançada

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....
Aprendizagem de máquina avançada

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

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

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.