تعلم الآلة

يُعدّ تعلم الآلة الأساس للعديد من أكثر المسارات المهنية إثارة في مجال تحليل البيانات اليوم. في هذه الدورة ستتعلم النماذج والأساليب الأساسية، ثم تطبقها على مواقف واقعية متنوعة تمتد من تحديد الموضوعات الإخبارية الرائجة، إلى بناء أنظمة التوصية، وترتيب الفرق الرياضية، ورسم مسار الزومبي في الأفلام. تغطي الدورة أهم المنظورات في هذا المجال، بما في ذلك النمذجة الاحتمالية مقابل غير الاحتمالية، والتعلم الخاضع للإشراف مقابل التعلم غير الخاضع للإشراف. كما تتناول موضوعات مثل التصنيف والانحدار، وأساليب التجميع، والنماذج التسلسلية، وتحليل العوامل للمصفوفات، ونمذجة الموضوعات، واختيار النموذج. وتشمل الأساليب التي ستتعلمها الانحدار الخطي واللوجستي، وآلات المتجهات الداعمة، ومصنفات الأشجار، وتقنيات التعزيز، والاستدلال بالاحتمالية العظمى وMAP، وخوارزمية EM، ونماذج ماركوف المخفية، ومرشحات كالمان، وخوارزمية k-means، ونماذج المزيج الغاوسي، وغيرها من الأدوات الأساسية التي تمكّنك من فهم البيانات وبناء نماذج فعالة للتنبؤ والتحليل.

• تقنيات التعلم الخاضع للإشراف للانحدار والتصنيف
• تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف لنمذجة البيانات وتحليلها
• وجهات النظر الاحتمالية وغير الاحتمالية
• خوارزميات التحسين والاستدلال لتعلم النماذج

• التفاضل والتكامل
• الجبر الخطي
• مفاهيم الاحتمالات والإحصاء