Informação e Modelagem Probabilística da Incerteza

As formas matemáticas de medir informações para reduzir a incerteza formam os componentes principais deste curso em modelagem probabilística. O curso começa descrevendo informações e incerteza como um processo que seleciona um ou mais objetos a partir de um conjunto de objetos. Você estudará como os modelos probabilísticos incorporam a incerteza, que continua por meio das saídas do modelo. Em seguida, você descobrirá como a incerteza de propagação permite determinar uma gama de valores de previsão e estudar como a distribuição de probabilidade implícita para uma métrica de saída escolhida é determinada. Seguindo isso, você será ensinado como um modelo probabilístico fornece uma estimativa para as variáveis desconhecidas. Isso incluirá o significado de funções de massa de probabilidade e escalas de intervalo na distribuição das probabilidades sobre os valores de variáveis aleatórias ’ s. O curso também explica como os teoremas de limite descrevem o comportamento assiptótico de seqüências de variáveis aleatórias, com base em somas parciais normalizadas de outra série de variáveis aleatórias.

Você já se perguntou quantas informações são reveladas ao responder perguntas simples? Este curso explorará quantificando a quantidade de informações em eventos, variáveis aleatórias e distribuições. Você será ensinado como um modelo estocástico é usado para processamento de situações que tenham aleatoriedade ou incerteza. Isso irá apurar os aspectos do problema que está sendo estudado, como as probabilidades são atribuídas a eventos dentro do modelo e como eles podem ser usados para fazer previsões ou fornecer outras informações relevantes sobre o processo. Além disso, você aprenderá sobre a apuração do valor da informação ‘ ’ de uma mensagem comunicada, medindo o grau de aleatoriedade usando entropia. Isso incluirá o processo de mensuração da ambiguidade média do sinal recebido na mensagem e uma medida da probabilidade com a qual um resultado específico deve acontecer. Você também vai estudar como a hashing transforma um conjunto de caracteres em uma mensagem em um comprimento mais curto representando as informações.

Finalmente, você aprenderá sobre o processo de determinação da proximidade de duas distribuições com base em variações de distância totais. Você descobrirá o significado da entropia relativa na análise de medidas do produto e como as medidas intrínsecas de distância são fundamentais para a compreensão das taxas de convergência mínima e máxima. A geração de amostras de uma distribuição usando aleatoriedade uniforme será quebrada para você. Ao fazer este curso, você desenvolverá conhecimentos especializados em quantificar informações. Os modelos probabilísticos mais úteis para captar e explorar avaliações de risco serão revelados. ‘ Information and Probabilistic Modelling of Uncertezas ’ é um curso informativo destinado a incorporar variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade no modelo de um evento ou fenômeno. Este curso estabelece a fundação para que os aprendentes desenvolvissem seus interesses em áreas mais específicas, como reconhecimento automático de fala, sistemas de especialistas probabilísticos e teorias estatísticas de visão. Então, por que esperar? Matricule-se neste curso e aprimore suas habilidades na área de incerteza de modelagem usando métodos probabilísticos.