التعمق في التعلم الآلي الخاضع للإشراف

التعمق في التعلم الآلي الخاضع للإشراف

دورة متقدمة تركز على النمذجة الرياضية لمهام التعلم الخاضع للإشراف، متناولة الانتقال من مشاكل الانحدار إلى التصنيف، مع دراسة دالة السيجمويد، وصياغة دوال التكلفة اللوجستية، وتفكيك مصفوفة الارتباك ومقاييس تقييم النماذج بدقة.

الأهداف:

1. فهم الفروق الرياضية والتطبيقية بين مهام الانحدار والتصنيف في التعلم الخاضع للإشراف.

2. دراسة دالة السيجمويد وخصائصها في تحويل المخرجات الخطية إلى احتمالات محصورة بين 0 و1.

3. استيعاب بنية دالة التكلفة الخاصة بمهام التصنيف (الإنتروبيا المتقاطعة / Log Loss).

4. إتقان استخدام مصفوفة الارتباك واستخراج مقاييس الأداء المتقدمة لتقييم النماذج التصنيفية.

المخرجات المتوقعة:

1. القدرة على بناء وصياغة نماذج الانحدار اللوجستي رياضياً وبرمجياً.

2. مهارة تفسير مخرجات النماذج الاحتمالية وضبط حدود اتخاذ القرار (Decision Boundaries).

3. تمييز حالات الخلل في النماذج عبر تحليل مصفوفة الارتباك ومقاييس الدقة الشاملة.