Podstawy prawdopodobieństwa i statystyki dla nauki o danych i AI

Za każdym potężnym modelem SI i decyzją opartą na danych leży podstawa prawdopodobieństwa i statystyki.Zrozumienie tych zasad matematycznych jest kluczem do odblokowania sposobu, w jaki algorytmy uczą się z danych i dokonują prognoz. Ten kurs tekstowy prowadzi od absolutnych koncepcji początkujących do podstawowych ram statystycznych używanych w nowoczesnej nauce o danych.Będziesz przechodzić od obliczania podstawowych szans do zrozumienia modeli probabilistycznych, które zasilają uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady prawdopodobieństwa, prawdopodobne prawdozdania i twierdzenie Bayesa - Analizuj dyskretne i ciągłe zmienne losowe oraz ich rozkłady prawdopodobieństwa - Zastosuj techniki wnioskowania statystycznego, w tym testowanie hipotez i przedziały ufności - Poznaj łańcuchy Markowa i procesy stochastyczne stosowane w modelowaniu predykcyjnym - Zrozumieć probabilistyczne podstawy nowoczesnych algorytmów uczenia maszynowego i AI - Ćwicz interpretację wzorców danych i podsumowań statystycznych poprzez ćwiczenia pisemne Kurs zaczyna się od podstawowych definicji prawdopodobieństwa i teorii zbiorów, zanim przejdzie do statystyk opisowych, rozkładów prawdopodobneń i metod wnioskowania.Zakończysz, badając, w jaki sposób te pojęcia mają bezpośrednie zastosowanie do nowoczesnych modeli uczenia maszynowego i algorytmów predykcyjnych. Ten kurs jest przeznaczony specjalnie dla początkujących, nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w zaawansowanej matematyce lub programowaniu. Zacznij budować swój zestaw narzędzi matematycznych i opanuj podstawowe pojęcia nauki o danych już dziś.