آمار و احتمالات در یادگیری ماشین

آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین

درس آمار و احتمالات یکی از ارکان اساسی در حوزه یادگیری ماشین است که به محققان و متخصصان این حوزه امکان می‌دهد تا داده‌ها را تحلیل کرده، الگوهای پنهان را کشف کنند و پیش‌بینی‌های دقیقی از آینده ارائه دهند. این درس به طور عمیق به بررسی مفاهیمی نظیر توزیع‌های احتمالی، تخمین‌زنی، آزمون فرضیه‌ها، تحلیل رگرسیون و آنالیز واریانس می‌پردازد که همگی ابزارهای حیاتی در تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند.
کاربردهای آمار و احتمالات در یادگیری ماشین بسیار گسترده است. از پایه‌گذاری مدل‌های پیش‌بینی و تصمیم‌گیری تا ارزیابی و بهبود دقت الگوریتم‌ها، تمامی این مراحل نیازمند درک عمیقی از اصول آماری هستند. به عنوان مثال، در شبکه‌های عصبی، آمار به ما کمک می‌کند تا وزن‌های بهینه را برای نورون‌ها تعیین کنیم و احتمال خطا را به حداقل برسانیم. در یادگیری بدون نظارت، آمار و احتمالات به ما امکان می‌دهد تا ساختارهای پنهان در داده‌های بدون برچسب را کشف کنیم.
علاوه بر این، آمار و احتمالات در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین نقش کلیدی دارند. مفاهیمی نظیر تحت پوشش قرار دادن (overfitting) و تعمیم‌پذیری (generalization)، که از اهمیت بالایی در این حوزه برخوردار هستند، به طور مستقیم با اصول آماری مرتبط هستند. آزمون‌های آماری مانند t-test و ANOVA به ما این امکان را می‌دهند که اعتبار و قابلیت اطمینان نتایج حاصل از مدل‌های مختلف را ارزیابی کنیم.
بنابراین، آشنایی و تسلط بر آمار و احتمالات برای هر متخصص یادگیری ماشین ضروری است تا بتواند درک عمیقی از داده‌ها داشته باشد، مدل‌های دقیق و قابل اعتمادی ایجاد کند و به نتایج قابل تکیه‌ای دست یابد. این درس در دوره شما به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد که با ابزارها و روش‌های آماری مورد نیاز در یادگیری ماشین آشنا شوند و آن‌ها را به طور عملی در پروژه‌های خود به کار ببرند.

سر فصل ها: