الاحتمالات والتوزيعات للتعلم الآلي

يعتمد التعلم الآلي على القدرة على قياس عدم اليقين والتنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات. يعد فهم الاحتمالات الخطوة الأولى للانتقال من مجرد تشغيل التعليمات البرمجية إلى الفهم الحقيقي لكيفية عمل النماذج. تأخذك هذه الدورة من التعريفات الأساسية للصدفة إلى التوزيعات المعقدة التي تدعم الذكاء الاصطناعي الحديث، مما يوفر الحدس الرياضي اللازم لعلوم البيانات. ما ستتعلمه: - تحديد مفاهيم الاحتمالات الأساسية مثل الأحداث المستقلة والمنطق الشرطي - تطبيق نظرية بايز لتحديث معتقدات النموذج بناءً على أدلة جديدة - تحليل التوزيعات المنفصلة والمستمرة بما في ذلك Binomial و Poisson و Normal - فهم الاحتمال الهامشي والمشترك في سياق مجموعات البيانات متعددة المتغيرات - ممارسة حسابات التوزيع باستخدام منطق Python ومقتطفات التعليمات البرمجية - تقييم عدم اليقين في النموذج ودوره في التحليلات التنبؤية الحديثة تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والقوانين الأساسية قبل الانتقال إلى أنواع التوزيعات المحددة وتطبيقاتها العملية في خوارزميات التعلم الآلي. ستقرأ شروحات مفصلة وتطبق معرفتك من خلال تمارين مكتوبة وأمثلة قائمة على التعليمات البرمجية مصممة لتعزيز فهمك للنظرية الإحصائية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين ليس لديهم خلفية سابقة في الإحصاء ويرغبون في فهم الرياضيات وراء النماذج. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي أو حساب التفاضل والتكامل المتقدم. ابدأ في بناء أساسك الرياضي للتعلم الآلي اليوم.