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YouTube, Bayes Networks, Hidden Markov Models and How I Wake Up | Learning Intelligence 10
최현희님의 학습노트

Bayes Networks, Hidden Markov Models and How I Wake Up | Learning Intelligence 10

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00:00Bayes Net. 과 Hidden Markov model에 대한 적절한 비교를 한 자료이나, 바쁘신 경우 4:02까지는 skip하시고 들으셔도 될 듯 합니다.
04:57Bayesian Network
06:23Hidden Markov Model
07:18Bayesian Network과 Hidden Markov Model의 비교
08:10Bayes Net.과 HMM에 대한 내용이 아닙니다.
✔ 학습 완료

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최현희
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선후관계분석

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00:05
선후관계분석은 두 Part로 나뉘어 진행됩니다. 최초 분석은 KC(Item) 간의 관계 분석을 하는 것이고, 이를 기반으로 방향성을 분석합니다. 관계분석을 위해서는 두 KC(item)간의 관계를 조건부 확률 형식으로 풀어내는 Association Rule Mining과 여러 KC(item)과의 연관관계를 고려할 때 가장 영향력이 큰 Item(KC)를 골라내는 방법으로 Random Forest Analysis의 Permutation Importance를 계산하는 과정을 도입하였습니다.
00:05
Item(KC)간의 관계가 모두 설정되면 Item(KC)간의 방향성을 설정합니다. 학습에 있어서의 방향성을 결정하는 방법은 1. 쉬운것부터 배운다. 2. 해당 Item(KC)를 제대로 Master한 그룹과 그렇지 않은 그룹간에는 점수차이가 많이 나야 한다. 라는 가정을 고려하였습니다.
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최현희
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Bayesian networks and causality by Richard Neapolitan

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03:10
Causal Relationship과 Constraint Based Approach(Bayesian Network)
07:03
Correlation & Direction
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