احتمال و آمار برای یادگیری ماشین و علم داده

به تازگی برای سال 2024 به روز شده است! Mathematics for Machine Learning and Data Science یک برنامه آنلاین پایه است که توسط DeepLearning.AI ایجاد شده و توسط Luis Serrano تدریس می شود. در یادگیری ماشینی، شما مفاهیم ریاضی را از طریق برنامه نویسی به کار می برید. و بنابراین، در این تخصص، مفاهیم ریاضی را که با استفاده از برنامه نویسی پایتون یاد می گیرید، در تمرینات آزمایشگاهی عملی به کار خواهید برد. به عنوان یک زبان آموز در این برنامه، برای موفقیت به مهارت های برنامه نویسی پایتون اولیه تا متوسط ​​نیاز دارید. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود: • با استفاده از مفاهیم احتمال، متغیرهای تصادفی، و توزیع احتمال، عدم قطعیت ذاتی در پیش‌بینی‌های مدل‌های یادگیری ماشین را توصیف و کمی کنید. • درک بصری و شهودی خواص توزیع‌های احتمال رایج در یادگیری ماشین و علم داده مانند توزیع‌های برنولی، دوجمله‌ای و گاوسی • روش‌های آماری رایج مانند برآورد حداکثر احتمال (MLE) و حداکثر تخمین پیشینی (MAP) را برای مشکلات یادگیری ماشین اعمال کنید. • ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین با استفاده از تخمین های بازه ای و حاشیه خطاها • استفاده از مفاهیم آزمون فرضیه های آماری در آزمون های رایج در علم داده مانند آزمون AB • تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را روی یک مجموعه داده برای یافتن، اعتبارسنجی و کمی کردن الگوها انجام دهید. بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده در زمینه ریاضیات به کمک نیاز دارند، و حتی تمرین‌کنندگان با تجربه نیز می‌توانند از کمبود مهارت‌های ریاضی عقب‌مانده شوند. این تخصص از آموزش نوآورانه در ریاضیات استفاده می‌کند تا به شما کمک کند تا سریع و شهودی یاد بگیرید، با دوره‌هایی که از تجسم‌های ساده برای پیگیری استفاده می‌کنند تا به شما کمک کنند تا ببینید که چگونه ریاضیات پشت یادگیری ماشین واقعاً کار می‌کند.  ما به شما توصیه می کنیم سطح ریاضی دبیرستان (توابع، جبر پایه) و آشنایی با برنامه نویسی (ساختارهای داده، حلقه ها، توابع، دستورات شرطی، اشکال زدایی) داشته باشید. تکالیف و آزمایشگاه‌ها در پایتون نوشته شده‌اند، اما این دوره تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشینی را که استفاده می‌کنید معرفی می‌کند.