Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

50%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

36%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel avanzado

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

Aprox. 32 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Habilidades que obtendrás

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

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Inglés (English)
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ofrecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up84%(2,534 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Introduction to Bayesian methods & Conjugate priors

2 horas para completar
10 videos (Total 57 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
10 videos
Think bayesian & Statistics review7m
Bayesian approach to statistics5m
How to define a model3m
Example: thief & alarm11m
Linear regression10m
Analytical inference3m
Conjugate distributions2m
Example: Normal, precision5m
Example: Bernoulli4m
2 lecturas
About the University10m
MLE estimation of Gaussian mean10m
2 ejercicios de práctica
Introduction to Bayesian methods30m
Conjugate priors30m
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

Expectation-Maximization algorithm

7 horas para completar
17 videos (Total 168 minutos)
17 videos
Probabilistic clustering6m
Gaussian Mixture Model10m
Training GMM10m
Example of GMM training10m
Jensen's inequality & Kullback Leibler divergence9m
Expectation-Maximization algorithm10m
E-step details12m
M-step details6m
Example: EM for discrete mixture, E-step10m
Example: EM for discrete mixture, M-step12m
Summary of Expectation Maximization6m
General EM for GMM12m
K-means from probabilistic perspective9m
K-means, M-step7m
Probabilistic PCA13m
EM for Probabilistic PCA7m
2 ejercicios de práctica
EM algorithm30m
Latent Variable Models and EM algorithm30m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Variational Inference & Latent Dirichlet Allocation

2 horas para completar
11 videos (Total 98 minutos)
11 videos
Mean field approximation13m
Example: Ising model15m
Variational EM & Review5m
Topic modeling5m
Dirichlet distribution6m
Latent Dirichlet Allocation5m
LDA: E-step, theta11m
LDA: E-step, z8m
LDA: M-step & prediction13m
Extensions of LDA5m
2 ejercicios de práctica
Variational inference15m
Latent Dirichlet Allocation15m
Semana
4

Semana 4

6 horas para completar

Markov chain Monte Carlo

6 horas para completar
11 videos (Total 122 minutos)
11 videos
Sampling from 1-d distributions13m
Markov Chains13m
Gibbs sampling12m
Example of Gibbs sampling7m
Metropolis-Hastings8m
Metropolis-Hastings: choosing the critic8m
Example of Metropolis-Hastings9m
Markov Chain Monte Carlo summary8m
MCMC for LDA15m
Bayesian Neural Networks11m
1 ejercicio de práctica
Markov Chain Monte Carlo30m

Revisiones

Principales revisiones sobre BAYESIAN METHODS FOR MACHINE LEARNING

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Acerca de Programa especializado: Aprendizaje automático avanzado

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....
Aprendizaje automático avanzado

Preguntas Frecuentes

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

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

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