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Informazioni e Probabilità Modelling di Incertezza

Scopri i principi fondamentali dell'informazione e la modellazione probabilistica dell'incertezza con questo corso online gratuito.

Publisher: NPTEL
Quali sono i vari modi di affrontare i rischi usando la probabilità, e perché ce n' è bisogno? Questo corso gratuito online fornisce una fondazione per comprendere il processo di analisi dell'incertezza e della variabilità nelle valutazioni dei rischi. Si studierà come i modelli probabilistici incorporano l'incertezza e come forniscono una stima per le variabili sconosciute. Cogli l'opportunità di registrarsi ora e di imparare sull'utilizzo dei modelli di probabilità.
Informazioni e Probabilità Modelling di Incertezza
  • Durata

    4-5 Oras
  • Students

    30
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

I modi matematici di misurare le informazioni per ridurre l'incertezza formano i componenti core di questo corso in modellazione probabilistica. Il corso inizia descrivendo l'informazione e l'incertezza come un processo che seleziona uno o più oggetti da una serie di oggetti. Si studierà come i modelli probabilistici incorporano l'incertezza, che continua fino alle uscite del modello. Successivamente, scoprirete come la propagazione dell'incertezza consente di determinare una serie di valori di previsione e di studiare come viene determinata la distribuzione di probabilità implicita per una metrica di output prescelta. In seguito a ciò verrà insegnato come un modello probabilistico fornisce una stima per le variabili sconosciute. Questo includerà il significato delle funzioni di massa di probabilità e delle scale di intervallo nella distribuzione delle probabilità rispetto ai valori di variabili casuali variabili. Il corso spiega anche come i teoremi del limite descrivono il comportamento asintotico di sequenze di variabili casuali, basate su somme parziali normalizzate di un'altra serie di variabili casuali.

Vi siete mai chiesti quante informazioni si rivelino quando rispondono a semplici domande? Questo corso esplorerà la quantificazione della quantità di informazioni in eventi, variabili casuali e distribuzioni. Ti verrà insegnato come un modello stocastico viene utilizzato per le situazioni di elaborazione che hanno casualità o incertezza. In questo modo si verificherà gli aspetti del problema studiato, in che modo le probabilità sono assegnate agli eventi all'interno del modello e come possono essere utilizzati per effettuare previsioni o fornire altre informazioni rilevanti in merito al processo. Inoltre, si imparerà ad accertare il valore informativo &ldante di un messaggio comunicato misurando il grado di casualità utilizzando l'entropia. Questo includerà il processo di misurazione dell'ambiguità media del segnale ricevuto nel messaggio e una misura della probabilità con cui si prevede un risultato specifico. Si studierà anche come l'hashing trasforma una serie di caratteri in un messaggio in una lunghezza più breve che rappresenta l'informazione.

Finalmente si imparerà il processo di determinazione della vicinanza di due distribuzioni in base alle variazioni di distanza totale. Scoprirete il significato dell'entropia relativa nell'analizzare le misure di prodotto e come le misurazioni intrinseche della distanza sono fondamentali per comprendere i tassi di convergenza minimi e massimi. Generare campioni da una distribuzione utilizzando casualità uniforme sarà rotto per te. Facendo questo corso, svilupperete competenze nella quantificazione delle informazioni. Verranno rivelati i modelli probabilistici più utili per catturare ed esplorare le valutazioni dei rischi. &ld'Informazione e Probabilistic Modelling of Uncertezza ' è un corso informativo finalizzato a incorporare variabili casuali e distribuzioni di probabilità nel modello di un evento o di un fenomeno. Questo corso depone le basi per i discenti per sviluppare i propri interessi in ambiti più specifici, come il riconoscimento automatico del discorso, i sistemi esperti probabilistici e le teorie statistiche di visione. Allora, perché aspettare? Iscriviti in questo corso e potenziate le vostre competenze nel settore dell'incertezza modellistica utilizzando metodi probabilistici.

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