Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

43%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

29%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

17%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
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
Aprox. 66 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

AlgorithmsExpectation–Maximization (EM) AlgorithmGraphical ModelMarkov Random Field

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Nivel avanzado
Aprox. 66 horas para completar
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Instructor

ofrecido por

Placeholder

Universidad de Stanford

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

16 minutos para completar

Learning: Overview

16 minutos para completar
1 video (Total 16 minutos)
1 hora para completar

Review of Machine Learning Concepts from Prof. Andrew Ng's Machine Learning Class (Optional)

1 hora para completar
6 videos (Total 59 minutos)
2 horas para completar

Parameter Estimation in Bayesian Networks

2 horas para completar
5 videos (Total 77 minutos)
Semana
2

Semana 2

21 horas para completar

Learning Undirected Models

21 horas para completar
3 videos (Total 52 minutos)
Semana
3

Semana 3

18 horas para completar

Learning BN Structure

18 horas para completar
7 videos (Total 106 minutos)
Semana
4

Semana 4

22 horas para completar

Learning BNs with Incomplete Data

22 horas para completar
5 videos (Total 83 minutos)

Reseñas

Principales reseñas sobre PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS 3: LEARNING

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Acerca de Programa especializado: Probabilistic Graphical Models

Probabilistic Graphical Models

Preguntas Frecuentes

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