Data Science Decisions in Time:Sequential Hypothesis Testing

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Data Science Decisions in Time:Sequential Hypothesis Testing

Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Science Decisions in Time"

Instructeur : Thomas Woolf

Inclus avec

6 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Medical Imaging
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Science
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Bioinformatics
Catégorie : Bayesian Statistics
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Machine Learning Methods

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11 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 6 modules dans ce cours

This is part of our specialization on Making Decision in Time. For this second course we start with a landmark paper from Chernoff and build new insights into the ideas that his paper sparked. The ending point should bring new code and new algorithm insights into perspective, and use, by many computer and data scientists.

We extend Wald's ideas for sequential hypothesis testing to a new -- and closely related -- problem. In this second course we evaluate how best to choose from a set of hypothesis for sequentially arriving data. This has many modern applications, for example how best to set a price for a new product, what is the best therapy for a patient, how to determine the rare events in a stream of visual images and many many more. We begin by examining a type of visual search for the 'odd one out' and then build from that first week.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs

Searching within an ordered hierarchical setting can improve the search. But, it is not immediately obvious how to setup the data structure to support this type of search. In this part of the course we explore how to define a biased walk, based on information, to quickly find an 'odd one out'. From this concept of walking along a tree structure, we then move into thinking about how to best setup that tree structure.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs

Many real-world applications have extremely large action and/or hypothesis spaces. For the application of Chernoff's ideas there has to be a way to apply the algorithms quickly at scale. In this set of material we examine how approximations may work and how Chernoff's ideas have been extended to different types of problems.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs

3 vidéos Total 30 minutes

A clinical dream: testing for cancer with a blood 'biopsy' 9 minutes
Two stages of active hypothesis testing may be better than one 10 minutes
Greedy approximate algorithm to handle a blood 'biopsy' 10 minutes

1 lecture Total 10 minutes

Bringing a large set into focus 10 minutes

2 devoirs Total 210 minutes

Can you define Greedy? 30 minutes
Quiz 3 180 minutes

The ideas that we have been exploring can also be applied to data slices collected at disparate windows in time, can be applied to improving MRI scans and can be applied to molecular protein design. These applications all share the concept of using sequential hypothesis testing to improve understanding. In addition, all three of these ideas are under active code development.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs

In our fifth week we explore how to move beyond the 'odd one out' and into multiple hypothesis testing for streams of data. This could be for setting a dosage level on a medication or on how to identify objects in a set of images.

Inclus

5 vidéos1 lecture2 devoirs

5 vidéos Total 50 minutes

Covid as Example 9 minutes
Adaptive Hypothesis Testing: Part One 7 minutes
Adaptive Hypothesis Testing: Part Two 9 minutes
Learn then Test: Part-one 14 minutes
Learn then Test: Part-two 11 minutes

1 lecture Total 10 minutes

Can you see the connections to our start? 10 minutes

2 devoirs Total 210 minutes

Can you describe a graph for hypothesis testing? 30 minutes
Quiz 5 180 minutes

Inclus

1 devoir

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Instructeur

Thomas Woolf

Johns Hopkins University

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Statut : Essai gratuit
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