ความน่าจะเป็นและการแจกแจงสำหรับ Machine Learning

Machine learning สร้างขึ้นจากความสามารถในการวัดปริมาณความไม่แน่นอนและคาดการณ์ผลลัพธ์ตามข้อมูล การทำความเข้าใจความน่าจะเป็นเป็นก้าวแรกในการก้าวจากการรันโค้ดไปสู่การเข้าใจอย่างแท้จริงว่าโมเดลทำงานอย่างไร หลักสูตรนี้นำคุณตั้งแต่คำจำกัดความพื้นฐานของโอกาสไปจนถึงการแจกแจงที่ซับซ้อนซึ่งขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ โดยให้สัญชาตญาณทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - กำหนดแนวคิดพื้นฐานของความน่าจะเป็น เช่น เหตุการณ์อิสระและตรรกะแบบมีเงื่อนไข - ใช้ทฤษฎีบทของเบย์เพื่ออัปเดตความเชื่อของโมเดลตามหลักฐานใหม่ - วิเคราะห์การแจกแจงแบบไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่อง รวมถึง Binomial, Poisson และ Normal - ทำความเข้าใจความน่าจะเป็นแบบ Marginal และ Joint ในบริบทของชุดข้อมูลหลายตัวแปร - ฝึกคำนวณการแจกแจงโดยใช้ตรรกะ Python และโค้ดสั้นๆ - ประเมินความไม่แน่นอนของโมเดลและบทบาทในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สมัยใหม่ หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและกฎพื้นฐานก่อนที่จะก้าวไปสู่ประเภทการแจกแจงเฉพาะและการประยุกต์ใช้จริงในอัลกอริทึม Machine Learning คุณจะได้อ่านคำอธิบายโดยละเอียดและนำความรู้ไปใช้ผ่านแบบฝึกหัดการเขียนและตัวอย่างที่ใช้โค้ดซึ่งออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างความเข้าใจในทฤษฎีทางสถิติของคุณ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่มีพื้นฐานด้านสถิติมาก่อนซึ่งต้องการทำความเข้าใจคณิตศาสตร์เบื้องหลังโมเดล ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ Machine Learning หรือแคลคูลัสขั้นสูงมาก่อน เริ่มสร้างรากฐานทางคณิตศาสตร์สำหรับ Machine Learning ของคุณวันนี้