Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian เป็นแนวทางสำหรับการสร้างโมเดลทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ แนวทางนี้มอบกรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างโมเดลเฉพาะปัญหา ซึ่งนำไปใช้ได้ทั้งในการอนุมานทางสถิติและการพยากรณ์ คอร์สนี้จะแนะนำการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian ว่าคืออะไร ทำงานอย่างไร และเหตุใดจึงเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในคลังทักษะด้าน Data Science
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian คืออะไร?
บทนี้จะแนะนำการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian และให้ภาพรวมเบื้องต้นว่ามันทำงานอย่างไร
- ลองสัมผัส Bayes เป็นครั้งแรก50 XP
- สิ่งที่ไม่รู้และยอดขายไอศกรีม50 XP
- มาลองทำ Bayesian data analysis กัน50 XP
- การโยนเหรียญด้วย prop_model100 XP
- ยาซอมบี้กับ prop_model100 XP
- ตัวอย่างและสรุปค่าภายหลัง50 XP
- ดูตัวอย่างจาก prop_model100 XP
- สรุปผลการทดลองยาซอมบี้100 XP
- คุณได้ลองทำการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian แล้ว!50 XP
2
การอนุมานแบบ Bayesian ทำงานอย่างไร?
ในบทนี้ เราจะเจาะลึกรากฐานของการอนุมานแบบ Bayesian อย่างละเอียด
3
เหตุใดจึงควรใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian?
บทนี้จะนำเสนอเหตุผล 4 ประการที่ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในคลังทักษะด้าน Data Science
4
การอนุมานแบบ Bayesian ด้วยทฤษฎีบทของ Bayes
เรียนรู้ว่าทฤษฎีบทของ Bayes คืออะไร และนำไปใช้สำหรับการอนุมานทางสถิติได้อย่างไร
5
พารามิเตอร์เพิ่มขึ้น ข้อมูลเพิ่มขึ้น และ Bayes เพิ่มขึ้น
เรียนรู้การใช้การแจกแจงแบบ Normal เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลต่อเนื่อง และลองใช้เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์แบบ Bayesian ในทางปฏิบัติด้วย R
R
พื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian ใน R
เรียนจบแล้ว

