الاحتمالات والإحصاء للتعلم الآلي باستخدام Python

لفهم كيفية اتخاذ خوارزميات التعلم الآلي للقرارات والتنبؤات حقًا، يجب عليك فهم الرياضيات التي تدعمها. يسد هذا المساق الفجوة بين النظرية الرياضية المجردة وتطبيقات علم البيانات العملية. ستنتقل من التعامل مع نماذج التعلم الآلي كـ "صناديق سوداء" إلى فهم عميق لكيفية تحليلها للبيانات وإجراء التنبؤات. من خلال الشروحات المكتوبة، والتحليلات الرياضية خطوة بخطوة، وأمثلة أكواد Python العملية، ستبني أساسًا قويًا في الاحتمالات والإحصاء. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم الاحتمالات الأساسية، بما في ذلك الاحتمال الشرطي، ونظرية بايز، وتوزيعات الاحتمالات. - تطبيق الأساليب الإحصائية لتحليل توزيعات البيانات، وحساب الإحصائيات الموجزة، وإجراء اختبار الفرضيات. - تنفيذ المفاهيم الرياضية برمجيًا باستخدام مكتبات Python الحديثة مثل NumPy و SciPy. - تحليل كيفية استخدام خوارزميات التعلم الآلي للاحتمالات في التصنيف والانحدار واتخاذ القرار. - تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس الإحصائية وتقنيات التحقق وتحليل الأخطاء. تبدأ الرحلة بالمصطلحات الأساسية وقواعد الاحتمالات التأسيسية، ثم تنتقل خطوة بخطوة إلى التقدير الإحصائي واختبار الفرضيات، قبل أن تختتم بتطبيقات Python العملية لهذه المفاهيم الرياضية. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين في علم البيانات والتعلم الآلي الذين يرغبون في بناء أساسهم الرياضي. المعرفة الأساسية بـ Python مفيدة، ولكن لا يلزم وجود خلفية رياضية متقدمة. ابدأ القراءة اليوم لفك أسرار الرياضيات وراء التعلم الآلي الحديث.