Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning
تُعد نماذج الرسوم البيانية الاحتمالية (PGMs) أطُرًا غنية لتشفير التوزيعات الاحتمالية في مجالات معقدة. تقدم دورة “نماذج الرسوم البيانية الاحتمالية 3: التعلم” على منصة Coursera مقدمة شاملة لما يتعلق بفهم كيفية العمل مع هذه النماذج. إذا كنت مهتمًا بالجمع بين الإحصاء وعلوم الكمبيوتر، فهذا هو المسار المناسب لك.
تبدأ الدورة بمقدمة عن مهام التعلم المختلفة لنماذج الرسوم البيانية الاحتمالية. وتُعتبر المراجعة للكونسبتات الأساسية من دورة تعلّم الآلة التي ألقاها البروفيسور أندرو نج اختيارية لكنها مفيدة جدًا، حيث تعطي المشاركين إطار عمل قوي لفهم مشاكل التعلم التي سيواجهونها في الدورة.
تتناول الوحدة الأولى مسألة تقدير المعلمات في الشبكات البايزية، وهي إحدى أبسط مشاكل التعلم في نماذج الرسوم البيانية الاحتمالية. يُشرح فيه مفهوم تقدير الاحتمالية وتعقيداته، بالإضافة إلى كيفية استخدام التقديرات البايزية لتجاوز هذه التحديات.
ثم ينتقل المشاركون إلى التعلم عن نماذج غير الموجهة، مثل الشبكات الماركوفيانية، مما يطرح تحديات أكيدة نظرًا للصعوبات المرتبطة بدالة التقسيم العالمية. وهذا يوضح أن التعلم في هذه النماذج يتطلب مهارات متقدمة في التحليل.
تناقش الدروس الأخرى كيفية تعلم الهيكل للشبكات البايزية، مما يتطلب معالجة مسألة التعلم كمسألة تحسين، والتعويض بين مدى توافق النموذج مع البيانات وتعقيد النموذج، بالإضافة إلى التعلم عندما تكون بعض البيانات غير مكتملة.
في نهاية الدورة، يتم تقديم ملخص للأفكار الرئيسية التي تم تناولها بالإضافة إلى اختبار نهائي، مما يساعد على تعزيز المعرفة المكتسبة.
إذا كنت ترغب في توسيع معرفتك في النماذج الاحتمالية واكتساب مهارات جديدة في التعلم الآلي، أنصحك بشدة بالتسجيل في دورة “نماذج الرسوم البيانية الاحتمالية 3: التعلم”. ستكتسب فهمًا عميقًا لما يتطلبه التعامل مع هذه النماذج وتطبيقاتها في العالم الحقيقي.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning