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课程名称: Bayesian Methods for Machine Learning/国立高等经济大学
课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-methods-in-machine-learning
所在平台: Coursera
课程类别: 机器学习 Machine Learning
大学或机构: 国立高等经济大学
讲师： Daniil Polykovskiy，Alexander Novikov
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 2.33GB
课程介绍： 贝叶斯机器学习方法：人们在许多领域应用贝叶斯方法：从游戏开发到药物发现。它们为许多机器学习算法提供了超能力：处理丢失的数据，从小型数据集中提取更多信息。贝叶斯方法还使我们能够估计预测中的不确定性，这是医学等领域的理想功能。 当应用于深度学习时，贝叶斯方法使您可以将模型压缩一百倍，并自动调整超参数，从而节省时间和金钱。 在六周的时间里，我们将讨论贝叶斯方法的基础知识：从如何定义概率模型到如何从中进行预测。我们将看到如何使这一工作流程自动化，以及如何使用一些先进的技术来加快它的速度。 我们还将看到贝叶斯方法在深度学习中的应用以及如何使用它来生成新图像。我们将看到如何使用贝叶斯方法找到治疗严重疾病的新药。
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