Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning
في عالم تعلم الآلة، تُعتبر تحليل المكونات الرئيسية (PCA) واحدة من أهم التقنيات المستخدمة لتقليل الأبعاد. ولمساعدتك في فهم الأساسيات الرياضية وراء هذه الطريقة، تقدم دورة “الرياضيات لتعلم الآلة: PCA” على منصة Coursera. تهدف هذه الدورة إلى تزويد الطلاب بفهم عميق للرياضيات التي تتيح لهم تطبيق PCA في مشروعات تعلم الآلة.
نظرة عامة على الدورة:
تستهدف الدورة مستوى متوسط، حيث تغطي المواضيع الأساسية مثل إحصائيات البيانات، وحساب المسافات والزوايا بين المتجهات، بالإضافة إلى الإسقاطات المتعامدة. هذه المعلومات أساسية لتطبيق PCA بطريقة صحيحة. تعد المعرفة بالبرمجة بلغة Python وNumPy ضرورية للمشاركة الفعالة في هذه الدورة، حيث ستتضمن بعض التمارين العملية.
تتألف مادة الدورة من أربع وحدات رئيسية:
- إحصائيات مجموعات البيانات: سيتم استكشاف المفاهيم الأساسية مثل المتوسط والانحراف المعياري، وكيفية تقديم بيانات بذلك الشكل.
- المنتجات الداخلية: هنا سنتناول مفهوم المنتج الداخلي وكيف يُستخدم لتحديد المسافات وزوايا المتجهات في الفضاءات عالية الأبعاد.
- الإسقاطات المتعامدة: سنتعلم كيفية إسقاط متجهات في الفضاء العالي الأبعاد على الفضاءات ذات الأبعاد الأقل.
- تحليل المكونات الرئيسية: تُعتبر هذه الوحدة الأكثر تحديًا، حيث سنقوم بإجراء اشتقاق فعلي لـ PCA واستخدامه بفعالية.
باعتباري شخصًا شارك في هذه الدورة، أستطيع أن أوصي بها بشدة. الاثارة التفاعلية بين النظرية والتطبيق تعتبر رائعة، مما يتيح للطلاب تطبيق ما يتعلمونه في بيئة عملية. بعد الانتهاء من هذه الدورة، ستشعر بالثقة في استخدام PCA في مشاريعك.
إذا كنت قد أكملت الدورات السابقة في تخصص تعلم الآلة، ستجد هذه الدورة لبنة أساسية في معرفتك. على الرغم من أنها قد تبدو أكثر صعوبة، فإن الالتزام بها سيؤدي بك إلى تحقيق تقدم كبير في فهمك للموضوع.
تذكر دائمًا الشغف بالمعرفة ورغبتك في التعلم ستساعدك على التغلب على أي صعوبة قد تواجهها.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning