Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc
مقدمة
إذا كنت تسعى لفهم الطرق المتقدمة في استنتاج بايزي، فإن دورة Bayesian Inference with MCMC على منصة Coursera هي الخيار المثالي لك. هذه الدورة تقدم لك أساسيات طرق ماركوف سلسلة مونت كارلو (MCMC) وتطبيقاتها في النمذجة الاستنتاجية من منظور بايزي.
نظرة عامة عن الدورة
تهدف هذه الدورة إلى تقديم أساليب MCMC واستخدامها في نمذجة بايزي. ستبدأ من أساسيات طرق مونت كارلو حتى تصل إلى تطبيقات عملية في بايثون باستخدام مكتبة PyMC3. من خلال استخدام دفاتر Jupyter، ستتمكن من فهم كيفية عمل هذه الخوارزميات بشكل أفضل.
المحتوى ومحتويات الدورة
تشمل الدورة ثلاثة وحدات رئيسية:
- مواضيع في أداء النموذج: حيث يتم تقديم عقود حول قياس جودة النماذج مع إدراك المفاهيم الجذرية في نظرية المعلومات.
- خوارزميات متروبوليس لـ MCMC: يتم تقديم خوارزميات متروبوليس وما بعدها بشكل مفصل وكيفية تنفيذها في بايثون.
- التSampling Gibbs وخوارزميات مونت كارلو الهاميلتوني: حيث يتم تناول خوارزمة Gibbs بشكل تفصيلي، مع عرض لمقدمة فجوة لهاميلتون لتحليل الانحدار.
التطبيق العملي
كل وحدة تحتوي على روابط لمواقع وتوجيهات لتحميل وتنفيذ دفاتر Python، مما يمكنك من تطبيق المعرفة التي اكتسبتها أثناء الدورة، وكذلك تتيح لك العمل على النماذج الخاصة بك.
تقييم الدورة
على سبيل التقييم، الدورة رائعة من الناحية النظرية والعملية على حد سواء. اللغة العلمية والبساطة في الشرح تجعلانها مناسبة للمبتدئين والخبراء على حد سواء. كما أن وجود تطبيقات فعلية باستخدام Python يكسبك مهارات عملية تسهل عليك الفهم العميق.
الختام
إذا كنت تجد نفسك مهتمًا بنمذجة البيانات واستخدام الطرق الإحصائية، فإن هذه الدورة تعتبر استثمارًا ممتازًا لوقتكم. ستحصل على معرفة عميقة بالأدوات المتاحة لتحسين أداء النماذج الخاصة بك.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc