Вероятности и распределения для машинного обучения

Машинное обучение основано на способности количественно оценивать неопределенность и предсказать результаты на основе данных. Понимание вероятности — это первый шаг от простого запуска кода к пониманию того, как работают модели. Этот курс поможет вам освоить основные определения случайности и сложные распределения, которые используются в современном искусственном интеллекте, а также математическую интуицию, необходимую для науки о данных. Что вы узнаете: - Определить основные понятия вероятности, такие как независимые события и условная логика - Применять теорему Байеса для обновления моделей на основе новых данных - Анализ дискретных и непрерывных распределений, включая биномиальное, Пуассона и нормальное - Понимание предельных и совместных вероятностей в контексте многомерных наборов данных - Практика распределения вычислений с использованием логики Python и фрагментов кода - Оценка неопределенности модели и ее роли в современном прогнозном анализе Курс начинается с основной терминологии и основных законов, а затем переходит к конкретным типам распределений и их практическому применению в алгоритмах машинного обучения. Вы будете читать подробные объяснения и применять свои знания через письменные упражнения и примеры на основе кода, предназначенные для укрепления вашего понимания статистической теории. Этот курс предназначен для начинающих, не имеющих предыдущего опыта в статистике, которые хотят понять математику, стоящую за моделями. Не требуется предысущий опыт работы с машинным обучением или продвинутым вычислением. Начните создавать математические основы машинного обучения уже сегодня.