Proseminar Probabilistische Grafische Modelle

Prof. Dr. Sven Behnke, Dr. Nils Goerke

Donnerstags, 15-17 Uhr c.t., Seminarraum N-907

Vorbesprechung am 24.7.08, 15 Uhr c.t. im Raum N-907

In diesem Proseminar werden probalibististische grafische Modelle eingeführt.
Grafische Modelle kombinieren Wahrscheinlichkeitsrechnung mit Graphentheorie. Sie stellen statistische Verteilungen über viele Variablen durch mehrere Verteilungen über wenige Variablen dar und modellieren dadurch bedingte Unabhängigkeit.
Durch diese Modularität sind Inferenz und Lernen auch in komplexen Systemen möglich. Weiterhin sind Abhängigkeiten von Zufallsvariablen anschaulich darstellbar.
Viele klassische statistische Verfahren lassen sich mit grafischen Modellen gut abbilden.
Grafische Modelle finden Einsatz z.B. in der Spracherkennung, dem Computersehen, der Bioinformatik und der Informationscodierung und -dekodierung.
Die Themen umfassen typische Architekturen, Inferenz und Lernen.

Literatur: Michael I. Jordan: "Introduction to Probabilistic Graphical Models" 

Tutorial: Michael I. Jordan: "Graphical Models", Statistical Science (Special Issue on Bayesian Statistics), 19, 140-155, 2004.