이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
통계와 Machine Learning에서 Bayesian 접근법은 논리적이고 유연하며 직관적입니다. 이 강의에서는 기본적이면서도 일반화 가능한 Bayesian 모델들을 설계하고 분석합니다. 이는 단일 매개변수의 기초 모델부터 중급 수준의 다변량 및 일반화 선형 회귀 모델까지 포함합니다. 이러한 Bayesian 모델은 구현에 필요한 컴퓨팅 자원의 보급과 함께 인기가 높아졌습니다. 이 강의에서는 그중 하나인 R의 rjags 패키지를 활용합니다. R의 기능과 JAGS(Just Another Gibbs Sampler) 엔진을 결합한 rjags는 Bayesian 모델링, 추론, 예측을 위한 프레임워크를 제공합니다.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
Bayesian 모델링 소개
Bayesian 모델은 사전 지식과 관측된 데이터에서 얻은 통찰을 결합해 매개변수에 대한 갱신된 사후 통찰을 형성합니다. 이 장에서는 비율 매개변수를 위한 기초 모델인 Beta-Binomial 모델의 맥락에서 이러한 Bayesian 개념을 복습합니다. 또한 rjags 패키지를 사용해 이 모델을 R에서 정의하고, 컴파일하고, 시뮬레이션하는 방법을 배웁니다.
2
Bayesian 모델과 마코프 연쇄
두 매개변수 Normal-Normal Bayesian 모델은 Normal 회귀 모델의 간단한 토대를 제공합니다. 이 장에서는 Normal-Normal 모델을 설계하고 rjags를 사용해 이 모델을 정의, 컴파일, 시뮬레이션합니다. 또한 rjags 시뮬레이션의 배경이 되는 마코프 연쇄 메커니즘의 묘미를 살펴봅니다.
3
Bayesian 추론과 예측
이 장에서는 Normal-Normal 모델을 단순한 Bayesian 회귀 모델로 확장합니다. 이 맥락에서 rjags 시뮬레이션 출력으로 사후 추론을 수행하는 방법을 살펴봅니다. 구체적으로, 사후평균과 신뢰구간을 사용해 회귀 매개변수의 사후 추정치를 만들고, 사후확률을 사용해 가설을 검정하며, 새로운 관측값을 위한 사후 예측분포를 구성합니다.
4
다변량 및 일반화 선형 모델
마지막 장에서는 단순 Normal 회귀 모델을 더 넓은 상황에 적용할 수 있도록 일반화합니다. 범주형 예측변수를 포함하고, 두 개의 예측변수를 갖는 다변량 회귀 모델을 설계하며, 끝으로 이 방법론을 계수형 변수에 대한 Poisson 다변량 회귀 모델로 확장합니다.
R
RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링
강의
완료
