الاحتمالات لتعلّم الآلة

أتقن الاحتمالات لتفتح الإمكانات الكاملة لتعلّم الآلة. فالاحتمالات تقع في قلب كل خوارزمية من خوارزميات تعلّم الآلة. سواء كنت تصنّف الرسائل الإلكترونية، أو تتنبأ بالنتائج الطبية، أو تصمّم أنظمة التوصية، فإن فهم عدم اليقين هو المفتاح لبناء نماذج أذكى وأكثر موثوقية. تقدّم هذه الدورة مفاهيم الاحتمالات خطوة بخطوة، وتوضح لك كيف تتحول المفاهيم الأساسية إلى تطبيقات عملية في تعلّم الآلة. ستبدأ بالقواعد والمصطلحات الأساسية، لتبني قاعدة قوية للتفكير في عدم اليقين والتعامل معه. بعد ذلك، ستتعرّف إلى نظرية بايز، والتوزيعات الاحتمالية، والاحتمالات الشرطية — وهي أدوات قوية تساعد الخوارزميات على «التعلّم» من البيانات. وخلال الرحلة، ستكتشف كيف تُستخدم مقاييس مثل منحنيات ROC ومنحنيات الدقة-الاسترجاع لتقييم أداء النماذج، مما يساعدك على مقارنة النماذج وفهم نقاط قوتها وحدودها في سياقات مختلفة. كما ستتعلم كيف تفسّر البيانات وتبني نماذجها بثقة أكبر، وتتخذ قرارات قائمة على البيانات في تطبيقات تعلّم الآلة.

• اكتساب الثقة في مفاهيم الاحتمالات الأساسية، بما في ذلك المصطلحات وقاعدتي الجمع والضرب وقانون الأعداد الكبيرة.
• استكشاف نظرية بايز عمليًا، من الاحتمالات الشرطية إلى نماذج التصنيف التي تتكيف مع المعلومات الجديدة.
• فهم توزيعات الاحتمالات وتطبيقها، بما في ذلك PMFs وPDFs والقيمة المتوقعة والثنائي الحدين مقابل متعدد الحدود، لنمذجة المتغيرات المتقطعة والمستمرة.
• تقييم النماذج ومقارنتها باستخدام منحنيات ROC ومنحنيات الدقة-الاسترجاع، ومعرفة متى يكون كل منهما أكثر فاعلية مثل حالات عدم توازن الفئات أو عندما تكون الإيجابيات الكاذبة حرجة.