Über dieses Spezialisierung

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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.
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Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
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Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.
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Flexibler Zeitplan
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Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 4 Monate zum Abschließen
Empfohlen werden 11 Stunden/Woche
Englisch
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Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Probabilistic Graphical Models 1: Representation

4.7
Sterne
1,294 Bewertungen
286 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

Probabilistic Graphical Models 2: Inference

4.6
Sterne
447 Bewertungen
68 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

Probabilistic Graphical Models 3: Learning

4.6
Sterne
277 Bewertungen
46 Bewertungen

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Stanford University

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