Bayes Ağı - Robotik Sistemlerde Belirsizliğin Modellenmesi
Fouad Sabry
Translator Utku Adal
Publisher: Bir Milyar Bilgili [Turkish]
Summary
1: Bayes ağı: Bayes ağlarının temel kavramlarını ve uygulamalarını inceleyin. 2: İstatistiksel model: Veri yorumlama için önemli olan istatistiksel modellerin çerçevesini keşfedin. 3: Olasılık fonksiyonu: Olasılık fonksiyonlarının olasılıksal akıl yürütmedeki önemini anlayın. 4: Bayes çıkarımı: Bayes çıkarımının verilerle karar alma süreçlerini nasıl geliştirdiğini öğrenin. 5: Desen tanıma: Karmaşık veri kümelerindeki desenleri tanıma yöntemlerini araştırın. 6: Yeterli istatistik: Yeterli istatistiklerin bilgileri korurken veri analizini nasıl basitleştirdiğini keşfedin. 7: Gauss süreci: Gauss süreçlerini ve belirsizliği modellemedeki rollerini inceleyin. 8: Sonraki olasılık: Bilgilendirilmiş tahminler için sonraki olasılıkları hesaplama konusunda fikir edinin. 9: Grafiksel model: İlişkileri temsil etmede grafiksel modellerin yapısını ve faydasını anlayın. 10: Önceki olasılık: Bayes akıl yürütmesinde önceki olasılıkların önemini inceleyin. 11: Gibbs örneklemesi: Verimli istatistiksel örnekleme için Gibbs örnekleme tekniklerini öğrenin. 12: Maksimum a posteriori kestirim: Bayes modellerini optimize etmek için bir yöntem olarak MAP kestirimini keşfedin. 13: Koşullu rastgele alan: Yapılandırılmış tahminde koşullu rastgele alanların kullanımını keşfedin. 14: Dirichletmultinomial dağılımı: Kategorik veri analizinde Dirichletmultinomial dağılımını anlayın. 15: Protein yapısı için grafiksel modeller: Biyoenformatikte grafiksel modellerin uygulamalarını araştırın. 16: Üstel aile rastgele grafik modelleri: Ağ analizi için üstel aile rastgele grafiklerini inceleyin. 17: Bernstein–von Mises teoremi: Bernstein–von Mises teoreminin istatistikteki çıkarımlarını öğrenin. 18: Bayes hiyerarşik modelleme: Karmaşık veri yapılarını analiz etmek için hiyerarşik modelleri keşfedin. 19: Graphoid: Grafoid kavramını ve bağımlılık ilişkilerindeki önemini anlayın. 20: Bağımlılık ağı (grafiksel model): Grafiksel model çerçevelerindeki bağımlılık ağlarını araştırın. 21: Olasılıksal sayısallar: Gelişmiş hesaplama yöntemleri için olasılıksal sayısalları inceleyin.
