أسس النماذج البيانية الاحتمالية

إن نمذجة عدم اليقين هي واحدة من أكبر التحديات في علم البيانات الحديث والذكاء الاصطناعي. وتوفر النماذج الرسومية الاحتمالية (PGMs) إطارا قويا لتمثيل العلاقات المعقدة بين المتغيرات باستخدام هياكل الرسوم البيانية البديهية. في هذه الدورة القائمة على النص، سوف تنتقل من مفاهيم الاحتمالات الأساسية إلى تصميم تمثيلات منظمة لأنظمة متعددة المتغيرات. ومن خلال تعلم كيفية ترميز افتراضات الاستقلال المشروط، سوف تكون قادرا على بناء نماذج قوية لاتخاذ القرار، والتشخيص، والتحليل التنبؤي. ماذا ستتعلم: - فهم نظرية الاحتمالات الأساسية، ومفاهيم الرسوم البيانية، والاستقلال المشروط. - بناء نماذج بيانية موجهة باستخدام شبكات بايزيه لتمثيل العلاقات السببية. - تشكيل نماذج بيانية غير موجهة باستخدام شبكات ماركوف للتفاعلات المتماثلة. - تحليل خصائص الاستقلال المحلي والعالمي المشفرة داخل هياكل الرسم البياني. - استكشاف كيفية دعم مفاهيم التمثيل المنظم لأطر البرمجة الاحتمالية الحديثة والذكاء الاصطناعي المولد. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والتعاريف الأساسية للاحتمالات قبل أن تقودك خلال ميكانيكا الرسوم البيانية الموجهة وغير الموجهة. وسوف تقرأ شروحات واضحة، وتسير عبر صيغ رياضية منظمة، وتدرس التمثيلات العملية للتوزيعات المعقدة. هذه الدورة مصممة للمبتدئين في التعلم الآلي وعلوم البيانات الذين يريدون فهم الجانب الهيكلي للنمذجة الاحتمالية، دون الحاجة إلى خلفية متقدمة في النماذج البيانية. ابدأ القراءة اليوم لتتمكن من الأسس الهيكلية للتفكير الاحتمالي