LM101-066: How To Solve Constraint Satisfaction Problems Using MCMC Methods (Rerun) Learning Machines 101 podcast

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LM101-066: How to Solve Constraint Satisfaction Problems using MCMC Methods (Rerun)

8+ y ago 34:00

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In this episode of Learning Machines 101 (www.learningmachines101.com) we discuss how to solve constraint satisfaction inference problems where knowledge is represented as a large unordered collection of complicated probabilistic constraints among a collection of variables. The goal of the inference process is to infer the most probable values of the unobservable variables given the observable variables. Specifically, Monte Carlo Markov Chain ( MCMC ) methods are discussed.

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85 episodi

#Science #Tech #Artificialintelligence #Bigdata #Datamining #Imageprocessing #Machinelearning #Speechrecognition #Math #Richard M. Golden #B.S.E.E #M.S.E.E #Robot #Android

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