Loading

GET CERTIFIED: 25% Off Certificates and Diplomas! Limited-time Offer - ends Friday, 25th June 2021

Claim My 25% OFF

Information et modélisation probabiliste de l'incertitude

Découvrez les principes de base de l'information et la modélisation probabiliste de l'incertitude avec ce cours en ligne gratuit.

Publisher: NPTEL
Quelles sont les différentes façons d'aborder les risques à l'aide de la probabilité, et pourquoi y a-on besoin? Ce cours en ligne gratuit fournit une base pour comprendre le processus d'analyse de l'incertitude et de la variabilité des évaluations des risques. Vous étudierez comment les modèles probabilistes incorporent l'incertitude et comment ils fournissent une estimation pour des variables inconnues. Profitez de l'occasion pour vous inscrire maintenant et en apprendre davantage sur l'utilisation des modèles de probabilité.
Information et modélisation probabiliste de l'incertitude
  • Durée

    4-5 Heures
  • Students

    30
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

View course modules

Description

Les méthodes mathématiques de mesure de l'information pour réduire l'incertitude constituent les éléments de base de ce cours dans la modélisation probabiliste. Le cours commence par décrire l'information et l'incertitude comme un processus qui sélectionne un ou plusieurs objets à partir d'un ensemble d'objets. Vous étudierez la façon dont les modèles probabilistes incorporeront l'incertitude, qui se poursuit jusqu'aux résultats du modèle. Ensuite, vous découvrirez comment la propagation de l'incertitude vous permet de déterminer une plage de valeurs de prévision et d'étudier comment la distribution de probabilité implicite pour une mesure de sortie choisie est déterminée. Par la suite, on vous enseignera comment un modèle probabiliste fournit une estimation pour les variables inconnues. Cela inclut la signification des fonctions de masse de probabilité et des échelles d'intervalles dans la distribution des probabilités sur les valeurs de la variable aléatoire ’. Le cours explique également comment les théorèmes limitants décrivent le comportement asymptotique de séquences de variables aléatoires, en se basant sur des sommes partielles normalisées d'une autre série de variables aléatoires.

Vous êtes-vous déjà demandé quelle quantité d'informations est révélée lors de la réponse à des questions simples? Ce cours explorera la quantification de la quantité d'information dans les événements, les variables aléatoires et les distributions. On vous enseignera comment un modèle stochastique est utilisé pour traiter des situations qui ont un caractère aléatoire ou incertain. Cela permettra de déterminer les aspects du problème à l'étude, la façon dont les probabilités sont attribuées aux événements dans le modèle et la façon dont ils peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou fournir d'autres informations pertinentes sur le processus. En outre, vous allez apprendre à déterminer la valeur d'informations ‘ ’ d'un message communiqué en mesurant le degré de caractère aléatoire à l'aide de l'entropie. Ceci inclura le processus de mesure de l'ambiguïté moyenne du signal reçu dans le message et une mesure de la probabilité avec laquelle un résultat spécifique devrait se produire. Vous allez également étudier comment le hachage transforme un ensemble de caractères dans un message en une longueur plus courte représentant les informations.

Enfin, vous allez apprendre sur le processus de détermination de la proximité de deux distributions en fonction des variations de distance totales. Vous découvrirez l'importance de l'entropie relative dans l'analyse des mesures du produit et la façon dont les mesures intrinsèques de la distance sont essentielles pour comprendre les taux de convergence minimaux et maximaux. La génération d'échantillons à partir d'une distribution utilisant un caractère aléatoire uniforme sera décomposée pour vous. En prenant ce cours, vous dévelop­rez une expertise en matière de quantification de l'information. Les modèles probabilistes les plus utiles pour la saisie et l'exploration des évaluations des risques seront révélés. ‘ Information and Probabilistic Modelling of Uncertainty ’ est un cours d'information qui vise à incorporer des variables aléatoires et des distributions de probabilité dans le modèle d'un événement ou d'un phénomène. Ce cours jette les bases permettant aux apprenants de développer leurs intérêts dans des domaines plus spécifiques, tels que la reconnaissance automatique de la parole, les systèmes d'experts probabilistes et les théories statistiques de la vision. Alors, pourquoi attendre? S'inscrire à ce cours et améliorer vos compétences dans le domaine de la modélisation de l'incertitude à l'aide de méthodes probabilistes.

Démarrer le cours maintenant

Careers